摘要
本发明属于物联网卡检测技术领域,具体涉及一种物联网卡检测方法,具体步骤如下:数据收集,特征提取,模型训练,实时监控,异常检测,响应处理,反馈优化;采用增量学习方法,用于使模型在新数据到来时逐步更新,具体步骤如下:初始化模型,数据监控,模型更新,评估性能,循环迭代;一种物联网卡检测装置,包括数据采集模块,预处理模块,特征提取模块,增量学习模块,数据重采样模块,加权模块,模型评估模块,决策支持模块。本发明能有效减少因异常行为带来的风险,还可通过逐步更新模型参数来适应新数据,并同时避免概念漂移的风险,另外,检测装置内的增量学习方法包含定期更新模型、数据重采样和加权方法,能够新的数据和环境变化。
技术关键词
卡检测方法
增量学习方法
样本
更新模型参数
模型更新
卡检测技术
卡检测装置
上采样
数学
异常检测系统
重采样方法
机器学习算法
加权方法
梯度下降法
特征提取模块
数据采集模块
联网设备
表达式
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样本
模型训练方法
图像
表征学习技术
模型训练系统
车辆碰撞风险
预测模型构建方法
交通流特征参数
车辆轨迹数据
风险预测模型