[发明专利]基于复制器神经网络模型发现环境监测异常数据的方法有效
| 申请号： | 202010094149.6 | 申请日： | 2020-02-15 |
| 公开（公告）号： | CN111444233B | 公开（公告）日： | 2021-08-17 |
| 发明（设计）人： | 杨婧;付强;柳媛;杨嘉伟;朱余;罗财红;文志宁;柴文轩;王光 | 申请（专利权）人： | 中国环境监测总站 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州中利知识产权代理事务所(普通合伙) 33301 | 代理人： | 韩洪 |
| 地址： | 100020 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于复制器神经网络模型发现环境监测异常数据的方法，本发明通过训练集样本完成一个多层前馈型神经网络的训练；并在输入层输出误差最小时确定模型参数；完成自编码器模型构建，当网络训练好后，将未知数据值作为测试集输入自编码器模型；利用测试集网络的目标输出与原样本值之间的误差大小来判断该数据点的异常情况，得出该数据值是否为异常数据的结论。本发明对环境监测数据自编码建模、对历史环境监测数据进行综合考虑，并对新产生数据进行统计分析，从海量的数据中发现异常值。此算法综合参考历史数据建立适应性模型，能够保证异常数据发现的灵敏度和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 复制器 神经网络 模型 发现 环境监测 异常 数据 方法 | ||
【主权项】：
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