摘要
本发明提供一种医药数据异常检测与自动采集方法,旨在解决传统技术在异常检测准确性、响应速度以及数据采集策略单一的不足。该方法通过小波变换提取医药数据的时频特征,并利用长短期记忆网络构建自适应多尺度异常检测模型,以学习数据的时序依赖关系并动态调整参数;智能采集策略优化器基于强化学习技术自动调整采集策略,以适应新的医药数据变化。本发明提高了异常检测的准确性和实时性,优化了数据采集策略,增强了医药数据管理的智能化水平。
技术关键词
多尺度异常检测
自动采集方法
时序依赖关系
医药
数据采集策略
识别异常数据
强化学习技术
长短期记忆网络
异常数据点
优化器
小波变换算法
异常数据检测
离散小波变换
实时数据
强化学习算法
动态
参数
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预训练模型
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