摘要
本发明涉及数据分析的技术领域,公开了一种基于机器学习技术的实验室数据分析方法及系统。首先引入自适应阈值,使用改进孤立森林算法识别并删除原始实验室数据中的异常数据,得到处理后的实验室数据集合;其次,对生成对抗网络进行改进,得到改进的生成对抗网络填补模型,对处理后的实验室数据集合进行多次数据填补,得到处理好的实验室数据集合;再根据实验结果数据的误差,使用改进黑翅鸢优化算法寻找最小误差,实现实验室数据的优化;最后,建立实验室数据库,对处理好的实验室数据集合进行数据存储,完成实验室数据分析。本发明通过对实验室数据分析和处理,实现实验室数据分析的目的,方法准确客观。
技术关键词
数据分析方法
机器学习技术
孤立森林算法
生成对抗网络模型
实验室数据采集
误差系数
精度
数据存储
样本
异常数据
随机梯度下降
掩码矩阵
模块
螺旋
参数
训练集
系统为您推荐了相关专利信息
路况信息
数据分析模块
低通滤波器组合
控制单元
智能骑行台
汽车数据分析方法
诊断仪
多模态特征
时序
动态故障诊断
机器学习技术
风险点
数据分析功能
机器学习算法
培训装置