[发明专利]研发进度的异常预测方法及装置、存储介质和电子设备

权利要求书

1.一种研发进度的异常预测方法，其特征在于，包括：

获取第一目标数据集，其中，所述第一目标数据集中至少包括目标数据的统计信息值，其中，所述目标数据用于表示研发进度数据的波动特征，所述统计信息值用于表示所述目标数据的属性信息；

根据预设算法一和自动编码器，对所述第一目标数据集中的数据进行处理，得到第二目标数据集，其中，所述第二目标数据集中的数据的波动特征强于所述第一目标数据集中的数据的波动特征，所述自动编码器用于在对所述第一目标数据集中的数据进行编码处理时加强所述第一目标数据集中的数据的波动特征；

根据预设算法二和所述第二目标数据集，对所述研发进度进行异常预测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取第一目标数据集之前，所述方法还包括：

获取第三目标数据集，其中，所述第三目标数据集中至少包括所述目标数据；

根据所述第三目标数据集和滑动窗口算法，计算得到所述目标数据的统计信息值；

将所述目标数据的统计信息值进行组合，得到所述第一目标数据集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取第三目标数据集之前，所述方法还包括：

获取原始数据集中的原始数据，其中，所述原始数据为代表所述研发进度的数据；

依据所述原始数据和所述滑动窗口算法，计算得到所述原始数据的L2范数和范数变化率；

将所述L2范数和所述范数变化率进行组合，得到所述第三目标数据集。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在获取原始数据集中的原始数据之前，所述方法还包括：

根据目标设备，计算所述研发进度中已完成的工作量；

根据所述已完成的工作量和预设公式，计算所述研发进度；

将所述研发进度转化为向量表示，得到所述原始数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设算法二和所述第二目标数据集，对所述研发进度进行异常预测包括：

根据所述预设算法二，确定所述第二目标数据集中的异常数值；

依据所述异常数值对所述研发进度进行异常预测。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，依据所述异常数值对所述研发进度进行异常预测包括：

若所述异常数值与预设值的差值大于第一预设值，则确定所述研发进度存在异常的可能性大于第一预设概率；

若所述异常数值与预设值的差值小于第二预设值，则确定所述研发进度存在异常的可能性小于第二预设概率。

7.一种研发进度的异常预测装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取第一目标数据集，其中，所述第一目标数据集中至少包括目标数据的统计信息值，其中，所述目标数据用于表示研发进度数据的波动特征，所述统计信息值用于表示所述目标数据的属性信息；

第一处理单元，用于根据预设算法一和自动编码器，对所述第一目标数据集中的数据进行处理，得到第二目标数据集，其中，所述第二目标数据集中的数据的波动特征强于所述第一目标数据集中的数据的波动特征，所述自动编码器用于在对所述第一目标数据集中的数据进行编码处理时加强所述第一目标数据集中的数据的波动特征；

第一预测单元，用于根据预设算法二和所述第二目标数据集，对所述研发进度进行异常预测。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二获取单元，用于在获取第一目标数据集之前，获取第三目标数据集，其中，所述第三目标数据集中至少包括所述目标数据；

第一计算单元，用于根据所述第三目标数据集和滑动窗口算法，计算得到所述目标数据的统计信息值；

第一组合单元，用于将所述目标数据的统计信息值进行组合，得到所述第一目标数据集。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1至6中任意一项所述的研发进度的异常预测方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括一个或多个处理器和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1至6中任意一项所述的研发进度的异常预测方法。