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专利信息

一种深度学习驱动的异常识别与修复方法及智能化系统【异议或纠错】

档案编号： CQ-439-3732-0997
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08类
授权状态： 已授权
档案内容： 本发明涉及数据处理领域,具体涉及一种深度学习驱动的异常识别与修复方法及智能化系统。包括以下步骤：S1：数据结构识别,S2：数据特征变换,S3：训练异常检测和修复神经网络,S4：异常数据识别与异常修复,S5：数据特征还原。采用深度学习方法,对每个特征使用双分量混合模型,其中一个分量用于解释干净单元(即正常值),另一个分量用于解释异常单元(即异常值)；通过降低异常单元的影响来模拟潜在的正常数据分布,为数据单元提供异常值分数和对单元修复的估计；将变分自编码器和生成对抗网络两个深度生成模型进行结合,有利于生成更好的修复结果；最终实现利用无监督学习方式对混合属性数据进行cell-level(单元级别)的异常识别及修复。
附件下载：  (原始资料备查)

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