摘要
本发明涉及数据处理技术领域,具体公开一种物流异常数据识别方法、装置、设备及存储介质,方法包括采集多模态真实异常数据;获取目标噪声向量;将目标噪声向量输入目标多模态生成对抗网络中,以使得目标多模态生成对抗网络中的目标生成器基于目标噪声向量生成多模态目标合成异常数据,其中,目标多模态生成对抗网络基于对预先构建的初始多模态生成对抗网络的初始生成器和初始鉴别器进行对抗训练得到;基于多模态目标合成异常数据以及多模态真实异常数据,训练得到目标异常数据增强识别模型;基于目标异常数据增强识别模型对目标物流数据进行异常识别。本方案提高了异常数据检测的准确性和鲁棒性。
技术关键词
生成对抗网络
识别方法
生成参数
物流
样本
多模态特征
跨模态
异常数据检测
识别模型训练
电子设备
可读存储介质
数据处理技术
模块
随机噪声
数据分布
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
情绪识别系统
梯度提升决策树
小波阈值函数
离散小波变换
随机森林模型
对抗性
异常识别方法
支持向量回归模型
一维卷积神经网络
样本
图像融合方法
生成对抗网络
多尺度局部特征
网络结构
生成融合图像