摘要
本发明公开了一种异常数据的检测方法及装置。方法包括:基于预先训练好的无监督模型,确定测试集中的伪异常样本;测试集和用于训练无监督模型的训练集中的样本格式相同;将预先确定的提示模板输入预设的大模型,生成合成异常样本;提示模版包括任务与目标组件、数据描述组件、分析组件和输出组件;数据描述组件内存储有训练集和伪异常样本中各样本的数据特征和标签;基于核化模糊粗糙集理论从合成异常样本中选择异常支持样本;基于异常支持样本和训练集对预先构建的判别器进行训练,得到训练好的判别器;将待检测的目标数据输入训练好的判别器,输出目标数据中的异常数据。本申请,可以准确检测异常数据。
技术关键词
样本
模糊粗糙集理论
异常数据
模糊信息粒
分析组件
无监督模型
特征值
模版
模板
数据标签
精度
计算机
格式化
可读存储介质
存储器
处理器
关系
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样本生成方法
训练集
参数
图像处理
深度学习技术
系统建模方法
变量
多时间尺度
参数随时间
气候系统