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龍圖騰網(wǎng)恭喜上海觀安信息技術(shù)股份有限公司申請的專利異常數(shù)據(jù)的檢測方法、裝置、存儲介質(zhì)及計算機設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114254705B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111574028.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權(quán)異常數(shù)據(jù)的檢測方法、裝置、存儲介質(zhì)及計算機設(shè)備是由陶景龍;殷錢安;王啟凡;魏國富;余賢喆;周曉勇;梁淑云;劉勝;馬影;夏玉明設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-12-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本異常數(shù)據(jù)的檢測方法、裝置、存儲介質(zhì)及計算機設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種異常數(shù)據(jù)的檢測方法、裝置、存儲介質(zhì)及計算機設(shè)備，涉及信息技術(shù)領(lǐng)域，主要在于能夠提高異常數(shù)據(jù)的檢測效率和檢測精度。其中方法包括：獲取待檢測數(shù)據(jù)集對應(yīng)的屬性特征；將所述屬性特征輸入至預(yù)設(shè)異常檢測算法預(yù)測模型中進行算法預(yù)測，得到所述待檢測數(shù)據(jù)集適用的目標異常檢測算法；利用所述目標異常檢測算法對所述待檢測數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)進行檢測，得到所述待檢測數(shù)據(jù)集對應(yīng)的異常數(shù)據(jù)檢測結(jié)果。本發(fā)明適用于對異常數(shù)據(jù)進行檢測。

本發(fā)明授權(quán)異常數(shù)據(jù)的檢測方法、裝置、存儲介質(zhì)及計算機設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種異常數(shù)據(jù)的檢測方法，其特征在于，包括：獲取待檢測數(shù)據(jù)集對應(yīng)的屬性特征，其中，所述待檢測數(shù)據(jù)集包括：企業(yè)員工的收入數(shù)據(jù)集；將所述企業(yè)員工的收入數(shù)據(jù)集的屬性特征輸入至預(yù)設(shè)異常檢測算法預(yù)測模型中的多層感知器，提取所述多層感知器中最后一個全連接層輸出的特征；將所述最后一個全連接層輸出的特征輸入至所述多層感知器中的softmax層，得到所述待檢測數(shù)據(jù)集適用的目標異常檢測算法，其中，預(yù)設(shè)異常檢測算法預(yù)測模型是預(yù)先基于訓(xùn)練集訓(xùn)練得到的，具體訓(xùn)練方法包括：獲取企業(yè)員工的收入樣本數(shù)據(jù)集對應(yīng)的屬性特征；利用多個異常檢測算法分別對所述樣本數(shù)據(jù)集進行異常數(shù)據(jù)檢測，得到所述樣本數(shù)據(jù)集對應(yīng)的多個異常數(shù)據(jù)檢測結(jié)果；根據(jù)所述樣本數(shù)據(jù)集對應(yīng)的多個異常數(shù)據(jù)檢測結(jié)果，確定所述多個異常檢測算法分別對應(yīng)的檢測準確度；基于所述檢測準確度，確定所述樣本數(shù)據(jù)集適用的目標樣本異常檢測算法；將所述樣本數(shù)據(jù)集對應(yīng)的屬性特征和所述目標樣本異常檢測算法作為訓(xùn)練集，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練所述預(yù)設(shè)異常檢測算法預(yù)測模型；利用所述目標異常檢測算法對所述待檢測數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)進行檢測，得到所述待檢測數(shù)據(jù)集對應(yīng)的異常數(shù)據(jù)檢測結(jié)果，其中，若所述目標異常檢測算法為聚類算法，則對異常數(shù)據(jù)進行檢測的方法包括：確定所述待檢測數(shù)據(jù)集中各個數(shù)據(jù)對應(yīng)的特征向量；初始化不同團簇對應(yīng)的質(zhì)心向量；計算所述特征向量與所述不同團簇對應(yīng)的質(zhì)心向量之間的距離，并基于所述不同團簇對應(yīng)的距離，將所述各個數(shù)據(jù)劃分到所述不同團簇中；基于所述不同團簇中各個數(shù)據(jù)對應(yīng)的特征向量，得到所述不同團簇對應(yīng)的更新后的質(zhì)心向量；基于所述更新后的質(zhì)心向量，重新將所述各個數(shù)據(jù)劃分到所述不同團簇中，直至所述更新后的質(zhì)心向量不發(fā)生變化；確定不在任意一個團簇中的目標數(shù)據(jù)，并將所述目標數(shù)據(jù)確定為所述待檢測數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)。

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