一种基于人工智能的异常数据监测方法及系统

本发明公开了一种基于人工智能的异常数据监测方法及系统，涉及数据监测技术领域，该方法通过实时监测并预处理来自不同来源的数据，生成标准化特征矩阵，有效减少了数据噪声和特征间的尺度差异，并通过分析每条样本相对于整体分布的偏差情况，结合卡方分布表的临界值对样本进行异常判定，确保了异常数据的检测精准性。接着利用人工智能技术对异常样本进行增强，通过引入分布约束，动态生成若干组补充异常样本，同时确保生成样本贴近真实分布，再通过识别并筛除异常组内的离群点，进一步降低增强过程中因噪声或偏差引入的不合理样本，从而提升了异常组数据的质量。