[发明专利]一种数据异常检测方法、装置及设备

权利要求书

1.一种数据异常检测方法，包括：

在预先确定的检测模型每一深度包括的神经元中，确定待检测数据的最优匹配神经元，其中，在每一深度中，最优匹配神经元是当前深度的各个神经元中到待检测数据的距离最小的神经元；

计算每一个最优匹配神经元对应的辅助神经元，所述辅助神经元包括第一辅助神经元，所述第一辅助神经元是根据所述待检测数据中第一距离不小于最优匹配神经元半径的数据子集确定的，其中，所述第一距离为所述待检测数据到最优匹配神经元的距离，最优匹配神经元半径是根据最优匹配神经元的训练数据子集中所有数据到最优匹配神经元的距离统计量进行计算得到的最优匹配神经元的覆盖半径；

根据每一个最优匹配神经元对应的辅助神经元确定所述待检测数据的异常度。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述辅助神经元还包括第二辅助神经元，所述第二辅助神经元是根据对应的最优匹配神经元的训练数据子集，以及所述待检测数据中所述第一距离小于所述最优匹配神经元半径的数据子集确定的。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，计算每一个最优匹配神经元对应的辅助神经元的步骤包括：

根据所述第一距离和所述最优匹配神经元半径，确定最优匹配神经元的第一数据子集和第二数据子集；

根据所述第一数据子集和所述第二数据子集，确定所述第一辅助神经元和所述第二辅助神经元。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，确定最优匹配神经元的第一数据子集和第二数据子集的步骤包括：

将所述第一距离不小于所述最优匹配神经元半径的数据，确定为所述第一数据子集中的数据，将所述第一距离小于所述最优匹配神经元半径的数据，确定为所述第二数据子集中的数据。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，根据所述第一数据子集和所述第二数据子集，确定所述第一辅助神经元和所述第二辅助神经元的步骤包括：

计算所述第一数据子集的第一聚类中心和所述第二数据子集的第二聚类中心；

将所述第一聚类中心确定为所述第一辅助神经元，将所述第二聚类中心确定为所述第二辅助神经元。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，根据每一个最优匹配神经元对应的辅助神经元确定所述待检测数据的异常度的步骤包括：

根据每一个最优匹配神经元对应的所述第一辅助神经元和所述第二辅助神经元的位置，分别计算所述待检测数据到所述第一辅助神经元的第二距离和所述待检测数据到所述第二辅助神经元的第三距离；

对所述第二距离和所述第三距离进行加权计算，获得所述待检测数据对于每一个最优匹配神经元的子异常度；

对所述子异常度进行累加计算，获得所述待检测数据的异常度。

7.根据权利要求3-6中任一项所述的方法，其中，所述方法还包括：

当接收到对检测模型的训练请求时，根据所述第一辅助神经元或第一辅助神经元和第二辅助神经元，对所述检测模型中的在数据异常检测过程中作为最优匹配神经元的神经元的位置进行修正；

对所述神经元的位置经过修正的检测模型进行训练，得到更新后的检测模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，对所述检测模型中的在所述数据异常检测过程中作为最优匹配神经元的神经元的位置进行修正的步骤包括：

分别计算在所述数据异常检测过程中作为最优匹配神经元的神经元的所述第一数据子集的第一集合势和所述第二数据子集的第二集合势；

在所述检测模型中，根据所述第一辅助神经元和所述第二辅助神经元以及所述第一集合势和所述第二集合势，对在所述数据异常检测过程中作为最优匹配神经元的神经元的位置进行修正。