[发明专利]异常信息的统计方法及装置在审
| 申请号： | 201811290427.4 | 申请日： | 2018-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN109656737A | 公开（公告）日： | 2019-04-19 |
| 发明（设计）人： | 吴茜 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06F11/07 | 分类号： | G06F11/07;G06F11/34;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人： | 许振新;朱文杰 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 开曼群岛;KY |
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| 摘要： | 本说明书一个或多个实施例公开了一种异常信息的统计方法及装置，用以实现智能化地分析异常数据，从而高效、准确地监控异常数据的异常类型。所述方法包括：获取利用样本数据作为输入数据所搭建的径向基函数RBF神经网络的网络结构；其中，所述RBF神经网络的网络结构包括输入层、输出层及隐藏层；所述样本数据包括样本异常数据及所述样本异常数据的样本异常类别；根据所述样本异常数据及所述样本异常类别之间的映射关系，确定所述RBF神经网络的参数；根据所述RBF神经网络的网络结构，利用所述输入数据及所述参数确定所述RBF神经网络的输出数据；及，根据所述输出数据对各所述样本异常类别进行归类。 | ||
| 搜索关键词： | 异常数据 样本 网络结构 异常类别 输出数据 样本数据 异常信息 径向基函数 参数确定 异常类型 映射关系 输出层 输入层 隐藏层 智能化 归类 统计 监控 分析 | ||
【主权项】：
1.一种异常信息的统计方法，包括：获取利用样本数据作为输入数据所搭建的径向基函数RBF神经网络的网络结构；其中，所述RBF神经网络的网络结构包括输入层、输出层及隐藏层；所述样本数据包括样本异常数据及所述样本异常数据的样本异常类别；每个所述样本数据对应各自的径向基函数；根据所述样本异常数据及所述样本异常类别之间的映射关系，确定所述RBF神经网络的参数；根据所述RBF神经网络的网络结构，利用所述输入数据及所述参数确定所述RBF神经网络的输出数据；及，根据所述输出数据对各所述样本异常类别进行归类。
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