基于试剂反应的序列化数据异常定位方法和装置

本发明公开了一种基于试剂反应的序列化数据异常定位方法和装置，所述方法包括：获取原始数据序列，将所述原始数据序列转换为二维图像；将所述二维图像输入预先训练的异常预测模型中，以得到所述异常预测模型输出的预测结果；在所述预测结果为存在异常的情况下，对所述预测结果进行后处理，以得到异常结果对应的样本类型和异常位置；其中，所述异常预测模型是利用数据样本的图像和对应的结果标签对预先构建的深度学习网络进行训练得到的。解决了现有技术中由于统计模型鲁棒性较差而导致的异常定位准确性较低的问题，从而提高定位模型的鲁棒性，进而提高基于试剂反应的序列化数据异常定位的准确性。