组合模型训练方法及装置、交易数据异常检测方法及装置

AITNT
正文
推荐专利
组合模型训练方法及装置、交易数据异常检测方法及装置
申请号:CN202510534889
申请日期:2025-04-25
公开号:CN120372554A
公开日期:2025-07-25
类型:发明专利
摘要
本说明书实施例提供了组合模型的训练方法及装置、交易数据异常检测方法及装置,其中,一种组合模型的训练方法包括:在对组合模型进行训练的过程中,将交易序列数据输入组合模型的各检测算法模块进行数据异常检测,将各检测算法模块输出的异常检测结果输入深度学习网络进行检测结果融合获得融合结果,然后根据融合结果和交易序列数据的数据标签进行训练损失计算,基于训练损失对深度学习网络进行参数调整,最终在深度学习网络的训练完成后确定组合模型中融合算法的权重组合,从而借助深度学习网络的训练实现组合模型中检测算法模块的权重确定。
技术关键词
算法模块 深度学习网络 融合算法 序列 数据异常检测方法 数据标签 计算机可执行指令 日志 归因 异常检测设备 孤立森林算法 滑动窗口 异常检测装置 数据输入模块 模型训练方法 指标
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于深度学习的网络攻击检测系统及方法
网络攻击检测系统 网络流量数据 网络拓扑数据 网络拓扑模型 节点
2
基于预测解码的大语言模型的推理加速方法及装置
大语言模型 序列 解码 关键词 加速装置
3
并联电源系统的故障诊断方法及系统
并联电源系统 故障诊断方法 系统控制软件 故障状态图 序列
4
一种基于动态模式融合的轴承故障诊断方法及系统
轴承故障诊断方法 动态 学习算法 融合算法 模式匹配
5
列车卫星定位观测场景分类辨识方法,装置,设备及介质
列车卫星定位 分类辨识方法 观测场景 场景类别 矩阵
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号