[发明专利]一种基于最近邻方法的数据漂移判别方法及装置有效
申请号: | 202010749770.1 | 申请日: | 2020-07-30 |
公开(公告)号: | CN112085053B | 公开(公告)日: | 2022-08-26 |
发明(设计)人: | 李锐;金长新 | 申请(专利权)人: | 山东浪潮科学研究院有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06F16/2458 |
代理公司: | 北京君慧知识产权代理事务所(普通合伙) 11716 | 代理人: | 董延丽 |
地址: | 250101 山东省济*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 近邻 方法 数据 漂移 判别 装置 | ||
1.一种基于最近邻方法的数据漂移判别方法,其特征在于,所述方法包括:
服务器获取标准参考数据组;
获取测试数据组;
针对所述测试数据组里每个待测试数据,基于最近邻域算法,判断该待测试数据与所述标准参考数据组的相似性,以及该待测试数据与所述测试数据组的相似性;
根据所述测试数据组中每个待测试数据的相似性判断结果,判断所述测试数据组是否发生数据漂移;
针对所述测试数据组里每个待测试数据,基于最近邻域算法,判断该待测试数据与所述标准参考数据组的相似性,以及该待测试数据与所述测试数据组的相似性,包括:
计算所述待测试数据与所述标准参考数据组中每个数据的距离,以及所述待测试数据与所述测试数据组中每个剩余数据的距离;
基于所述待测试数据与所述标准参考数据组中每个数据的距离,以及所述待测试数据与所述测试数据组中每个剩余数据的距离,选取距离所述待测试数据最近的前K条数据,所述K为预设参数;
基于所述K条数据,判断所述待测试数据与所述标准参考数据组和所述待测试数据组的相似性;
所述预设参数K为奇数;
基于所述K条数据,判断所述待测试数据与所述标准参考数据组和所述待测试数据组的相似性,包括:
确定所述K条数据中属于所述标准参考数据组的数据的数量,作为第一数量;
确定所述K条数据中属于所述测试数据组的数据的数量,作为第二数量;
若所述第一数量大于所述第二数量,则所述待测试数据与所述标准参考数据组相似;
若所述第一数量小于所述第二数量,则所述待测试数据与所述待测试数据组相似;
根据所述测试数据组中每个待测试数据的相似性判断结果,判断所述测试数据组是否发生数据漂移,包括:
确定所述测试数据组中与所述标准参考数据组相似的待测试数据的数量,作为第三数量;
确定所述测试数据组中与所述测试数据组相似的待测试数据的数量,作为第四数量;
若所述第三数量大于所述第四数量,则所述测试数据组未发生数据漂移;
若所述第三数量小于所述第四数量,则所述测试数据组发生数据漂移。
2.根据权利要求1所述的一种基于最近邻方法的数据漂移判别方法,其特征在于,
所述标准参考数据组的产生时间早于所述测试数据组的产生时间。
3.根据权利要求1所述的一种基于最近邻方法的数据漂移判别方法,其特征在于,获取测试数据组之前,所述方法还包括:
服务器确定测试数据窗口,所述测试数据窗口用于存储所述测试数据组。
4.根据权利要求1所述的一种基于最近邻方法的数据漂移判别方法,其特征在于,计算所述待测试数据与所述标准参考数据组中每个数据的距离,以及所述待测试数据与所述测试数据组中每个剩余数据的距离,包括:
基于欧式距离公式,计算所述待测试数据与所述标准参考数据组中每个数据的距离,以及所述待测试数据与所述测试数据组中每个剩余数据的距离;
所述欧式距离公式为:
其中,D(x,y)表示所述待测试数据与相应数据之间的距离,(x1,y1)表示所述待测试数据的坐标,(x2,y2)表示所述相应数据的坐标。
5.根据权利要求1所述的一种基于最近邻方法的数据漂移判别方法,其特征在于,所述方法还包括:
若所述测试数据组发生漂移,则将数据漂移结果发送给相应的边缘设备,以使所述边缘设备对所述测试数据组进行相应的数据处理。
6.一种基于最近邻方法的数据漂移判别装置,其特征在于,所述装置包括:
第一获取模块,用于获取标准参考数据组;
第二获取模块,用于获取测试数据组;
第一判断模块,用于针对所述测试数据组里每个待测试数据,基于最近邻域算法,判断该待测试数据与所述标准参考数据组的相似性,以及该待测试数据与所述测试数据组的相似性;
第二判断模块,用于根据所述测试数据组中每个待测试数据的相似性判断结果,判断所述测试数据组是否发生数据漂移;
针对所述测试数据组里每个待测试数据,基于最近邻域算法,判断该待测试数据与所述标准参考数据组的相似性,以及该待测试数据与所述测试数据组的相似性,包括:
计算所述待测试数据与所述标准参考数据组中每个数据的距离,以及所述待测试数据与所述测试数据组中每个剩余数据的距离;
基于所述待测试数据与所述标准参考数据组中每个数据的距离,以及所述待测试数据与所述测试数据组中每个剩余数据的距离,选取距离所述待测试数据最近的前K条数据,所述K为预设参数;
基于所述K条数据,判断所述待测试数据与所述标准参考数据组和所述待测试数据组的相似性;
所述预设参数K为奇数;
基于所述K条数据,判断所述待测试数据与所述标准参考数据组和所述待测试数据组的相似性,包括:
确定所述K条数据中属于所述标准参考数据组的数据的数量,作为第一数量;
确定所述K条数据中属于所述测试数据组的数据的数量,作为第二数量;
若所述第一数量大于所述第二数量,则所述待测试数据与所述标准参考数据组相似;
若所述第一数量小于所述第二数量,则所述待测试数据与所述待测试数据组相似;
根据所述测试数据组中每个待测试数据的相似性判断结果,判断所述测试数据组是否发生数据漂移,包括:
确定所述测试数据组中与所述标准参考数据组相似的待测试数据的数量,作为第三数量;
确定所述测试数据组中与所述测试数据组相似的待测试数据的数量,作为第四数量;
若所述第三数量大于所述第四数量,则所述测试数据组未发生数据漂移;
若所述第三数量小于所述第四数量,则所述测试数据组发生数据漂移。
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