摘要
本发明公开了基于大数据的实验室安全异常预测系统,包括原始数据采集模块、数据优化模块、异常样本补偿模块、安全异常预测模型构建模块和实验室安全异常预测模块。本发明涉及实验室管理数据处理技术领域,具体是指基于大数据的实验室安全异常预测系统,本方案创新性地设计了异常样本补偿模块,实现了对稀缺异常样本的结构化和条件化补充;创新性地引入实验室身份特征向量,实现了实验人员层级下的个性化风险识别与精准预测;创新性地设计基于实验室身份特征向量的条件 Wasserstein 距离对抗目标函数,显著提升了合成异常样本的真实性与多样性;创新性地设计了身份安全风险预测损失函数,提高了模型在复杂动态实验室环境下的预测准确性。
技术关键词
身份
样本
预测系统
风险
多层感知机
大数据
损失函数设计
管理数据处理技术
模块
随机噪声
实验室设备
双向长短期记忆网络
编码器算法
多头注意力机制
统计分析方法
惩罚策略
动态
特征提取网络
系统为您推荐了相关专利信息
卷积神经网络模型
面向动态网络
ReLU函数
持续学习方法
样本
认知障碍患者
防跌倒方法
LSTM神经网络
识别模块
压阻传感器
水利工程施工现场
管理方法
训练预测模型
风险预测模型
偏差