一种基于语义信息融合的生物数据异常检测方法

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一种基于语义信息融合的生物数据异常检测方法
申请号:CN202510341406
申请日期:2025-03-21
公开号:CN120356699A
公开日期:2025-07-22
类型:发明专利
摘要
本发明为一种基于语义信息融合的生物数据异常检测方法,涉及计算机处理技术领域,所述方法包括如下步骤:S01、通过深度图神经网络构建生物实体节点及关系边,生成邻接矩阵和节点属性矩阵,利用消息传递机制聚合节点邻居信息,以得到生物网络架构模型;S02、基于大模型构建语义融合空间,分析节点的深层语义信息和节点关联信息,合成少数异常节点候选集;S03、所述将合成节点候选集逐个通过边缘生成器添加到原始数据集中,输入强化学习模块进行筛选。该发明利用大模型语义分析与生物网络构建,优化生物数据的分类与风险评估,从而能够在病毒传播的早期阶段,通过多源数据融合与深度学习分析,快速识别异常生物数据,实现精准检测与智能预警。
技术关键词
数据异常检测方法 非瞬时性计算机可读存储介质 生物 消息传递机制 网络架构 语义 多层感知机 实体 深度学习分析 训练集 深度图 矩阵 邻居 分类器 节点特征 关系 程序 策略
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