[发明专利]一种基于孪生神经网络的供应链例外事件检测方法在审
| 申请号： | 202011394686.9 | 申请日： | 2020-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN112465045A | 公开（公告）日： | 2021-03-09 |
| 发明（设计）人： | 吕赐兴;晏晓辉;胡耀华;周梓荣 | 申请（专利权）人： | 东莞理工学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 523808 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于孪生神经网络的供应链例外事件检测方法，包括以下步骤：S1：获取供应链事件数据，所述供应链事件数据包括正常样本和异常样本，基于正常样本和异常样本构建数据集；S2：构建用于供应链例外事件检测的小样本学习模型，所述小样本学习模型为基于具有卷积网络的孪生神经网络；S3：利用步骤S1中的数据集中数据对所述孪生神经网络进行训练，得到训练好的孪生神经网络；S4：实时获取待测供应链事件数据，利用训练好的孪生神经网络检测该待测供应链事件数据，判断是否存在异常并判断异常类别，得到检测结果。本发明通过孪生神经网络在样本缺乏情况下实现在不同的工作条件之间、具有很大差异的同类异常事件/信号的准确识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 孪生 神经网络 供应 例外 事件 检测 方法 | ||
【主权项】：
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