一种基于增量学习的电力通信网络日志异常信息检测方法

本发明公开了一种基于增量学习的电力通信网络日志异常信息检测方法，包括：对原始数据进行预处理；对预处理后的数据进行特征提取；将提取的特征数据输入到构建好的增量学习模型中，进行模型更新；利用更新好的增量学习模型输出电力通信网络日志异常信息检测结果。本发明通过增量学习策略，使模型能够逐步适应不断生成的新数据，而不会导致对先前任务表现的明显下降，解决了现有方法在处理这种复杂性和实时性时面临的灾难性遗忘问题，提高了电力通信网络日志异常信息检测的准确性，从而保持整体性能的稳定性。