一种基于深度学习的计量检测数据自动识别方法

本发明涉及计量数据技术领域，具体为一种基于深度学习的计量检测数据自动识别方法，本发明中，通过信号强度评分标记失真区段，在数据采集阶段及时发现信号失真，并通过小波变换对失真信号进行修正和重构，使原始数据的精度得到提升，通过生成对抗网络实现了对数据中异常模式的精准挖掘，同时关联异常原因并形成因果报告，多元回归分析从误差来源入手，量化各影响因素的强度，为后续数据优化提供明确方向和依据，通过支持向量机的分类分析能力，对修正后的数据特征进行逐步对比和精准分类，并通过深度学习模型对分类标记结果进行进一步分层整理，提升了计量数据在传递、存储和分析过程中的可靠性、准确性与效率。