[发明专利]异常检测方法、异常检测装置、电子设备及存储介质在审
申请号: | 202210953956.8 | 申请日: | 2022-08-10 |
公开(公告)号: | CN115309571A | 公开(公告)日: | 2022-11-08 |
发明(设计)人: | 刘俊君;王卓;张佳 | 申请(专利权)人: | 建信金融科技有限责任公司 |
主分类号: | G06F11/00 | 分类号: | G06F11/00;G06N20/00 |
代理公司: | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人: | 樊晓 |
地址: | 200120 上海市浦东新区中国(*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 异常 检测 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种异常检测方法,包括:
获取待检测时间序列数据;以及
将所述待检测时间序列数据输入预先训练好的序列异常检测模型,输出异常检测结果;
其中,所述预先训练好的序列异常检测模型是按照预设训练周期和预设训练时间参数值,执行样本数据获取脚本模板生成初始训练样本数据信息、执行样本数据预处理脚本模板处理所述初始训练样本数据信息生成目标训练样本数据信息,以及执行模型训练脚本模板处理所述目标训练样本数据信息后,生成的模型参数信息确定的。
2.根据权利要求1所述的方法,还包括:
利用第一预设参数,构建所述样本数据获取脚本模板,其中,所述第一预设参数表征所述初始训练样本数据的关联参数;
利用第二预设参数,构建所述样本数据预处理脚本模板,其中,所述第二预设参数是基于所述第一预设参数确定的;以及
利用第三预设参数,构建所述模型训练脚本模板,其中,所述第三预设参数是基于所述第二预设参数确定的。
3.根据权利要求2所述的方法,还包括:
在确定所述样本数据获取脚本模板、所述样本数据预处理脚本模板以及所述模型训练脚本模板测试均通过的情况下,确定序列异常检测模型的训练标识信息;
根据所述训练标识信息,调用所述样本数据获取脚本模板、所述样本数据预处理脚本模板以及所述模型训练脚本模板;以及
按照所述预设训练周期和所述预设训练时间参数值,执行所述样本数据获取脚本模板、所述样本数据预处理脚本模板以及所述模型训练脚本模板后,生成所述模型参数信息。
4.根据权利要求3所述的方法,还包括:
根据所述关联参数,确定所述关联参数的第一测试参数值;
利用所述第一测试参数值,执行所述样本数据获取脚本模板,生成初始测试样本数据信息;以及
在确定所述初始测试样本数据信息无异常的情况下,确定所述样本数据获取脚本模板为测试通过。
5.根据权利要求4所述的方法,还包括:
根据所述第一测试参数值,确定第二测试参数值;
利用所述第二测试参数值和所述初始测试样本数据信息,执行所述样本数据预处理脚本模板,生成目标测试样本数据信息;以及
在确定所述目标测试样本数据信息满足第一预设条件的情况下,确定所述样本数据预处理脚本模板为测试通过。
6.根据权利要求5所述的方法,还包括:
根据所述第二测试参数值,确定第三测试参数值;
根据所述第三测试参数值、所述目标测试样本数据信息以及预设测试周期,确定所述模型训练脚本模板的执行结果;以及
在确定所述执行结果无异常的情况下,确定所述模型训练脚本模板为测试通过。
7.根据权利要求3~6中任一项所述的方法,其中,所述按照所述预设训练周期和所述预设训练时间参数值,执行所述样本数据获取脚本模板、所述样本数据预处理脚本模板以及所述模型训练脚本模板后,生成所述模型参数信息,包括:
根据预设训练周期重复执行以下操作:
利用所述预设训练时间参数值,执行所述样本数据获取脚本模板,生成所述初始训练样本数据信息;
利用所述预设训练时间参数值和所述初始训练样本数据信息,执行所述样本数据预处理脚本模板,生成所述目标训练样本数据信息;以及
利用所述预设训练时间参数值和所述目标训练样本数据信息,执行所述模型训练脚本模板,生成所述模型参数信息。
8.根据权利要求2所述的方法,其中,所述关联参数包括初始训练样本数据的存储地址参数和初始训练样本数据的时间参数。
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