[发明专利]异常数据检测方法与装置在审
| 申请号： | 201910180402.7 | 申请日： | 2019-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN109948681A | 公开（公告）日： | 2019-06-28 |
| 发明（设计）人： | 梁琛 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人： | 林祥 |
| 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： | 本发明一个或多个实施例提供检测异常数据的方法和装置。该方法包括：针对待检测的数据样本集，迭代执行下述过程，直到满足迭代结束条件：使用当前数据样本集来训练当前数据样本分布预测模型，其中，所述当前数据样本分布预测模型用于预测数据样本集的正常样本分布；利用该分布预测模型来预测当前数据样本集的正常样本分布，以得到与当前迭代过程对应的正常样本集；在当前迭代过程未满足迭代结束条件时，从述当前数据样本集中去除所述正常样本分布中的数据样本，以得到用于下一迭代过程的当前数据样本集；而在满足迭代结束条件时，将从当前数据样本集中去除所述正常样本分布中的数据样本后得到的数据样本，作为异常数据样本。 | ||
| 搜索关键词： | 数据样本 正常样本 迭代结束条件 迭代过程 预测模型 异常数据 去除 异常数据检测 方法和装置 迭代执行 预测数据 样本集 检测 样本 预测 | ||
【主权项】：
1.一种用于检测异常数据的方法，包括：针对待检测的数据样本集，迭代执行下述过程，直到满足迭代结束条件：使用当前数据样本集来训练当前变分自编码神经网络模型；利用所述经过训练的当前变分自编码神经网络模型处理所述当前数据样本集，以得到与当前迭代过程对应的正常样本集；在当前迭代过程未满足迭代结束条件时，从所述当前数据样本集中去除所述正常样本集，以得到用于下一迭代过程的当前数据样本集；在当前迭代过程满足迭代结束条件时，将从所述当前数据样本集中去除所述正常样本集后得到的数据样本，作为所述待检测的数据样本集中的异常数据样本。
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