[发明专利]一种基于1D-CNN的异常数据判别方法及系统在审
| 申请号： | 202111032245.9 | 申请日： | 2021-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN113919413A | 公开（公告）日： | 2022-01-11 |
| 发明（设计）人： | 王雪;肖睿;李亮波;雷民;胡翔;周峰;王海燕;古雄;姚腾;殷小东;姜春阳;吴良科;杨洪 | 申请（专利权）人： | 中国电力科学研究院有限公司;中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司;湖北省计量测试技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京工信联合知识产权代理有限公司 11266 | 代理人： | 刘爱丽 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于1D‑CNN的异常数据判别方法及装置，其中方法包括：建立一维卷积神经网络模型，确定所述一维积神经网络模型的结构；对所述一维卷积神经网络模型进行训练，基于训练后的所述一维卷积神经网络模型判别样本数据中的初始异常数据；对所述初始异常数据进行精度评估，基于评估结果，确定最终异常数据。本发明技术方案提出一种基于1D‑CNN的异常数据判别方法，为统计控制图的建立做好前期数据筛选，确保控制图的准确可靠。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn 异常 数据 判别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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