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龍圖騰網(wǎng)獲悉江蘇意源科技有限公司申請(qǐng)的專利基于大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)清洗方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119293408B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411823896.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/10；該發(fā)明授權(quán)基于大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)清洗方法是由魏錦華;王偉娜;金鈞華;陸天煜設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-12向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)清洗方法在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)清洗方法，方法包括：依據(jù)待清洗數(shù)據(jù)的低維表征獲取核心數(shù)據(jù)，利用核心數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；計(jì)算各核心數(shù)據(jù)的訓(xùn)練有效性和低維表征中各維度的損失敏感度；計(jì)算核心數(shù)據(jù)之外各待清洗數(shù)據(jù)的選擇概率，將選擇概率大于選取閾值的待清洗數(shù)據(jù)作為新的核心數(shù)據(jù)；利用新的核心數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，迭代地獲取新的核心數(shù)據(jù)，直至無(wú)法獲取新的核心數(shù)據(jù)，或不存在核心數(shù)據(jù)之外的待清洗數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)清洗。通過(guò)本申請(qǐng)的技術(shù)方案，能夠準(zhǔn)確評(píng)估每一個(gè)待清洗數(shù)據(jù)的訓(xùn)練效果，提高數(shù)據(jù)清洗的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)基于大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)清洗方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)清洗方法，其特征在于，所述清洗方法包括：依據(jù)待清洗數(shù)據(jù)的低維表征獲取核心數(shù)據(jù)，利用核心數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述核心數(shù)據(jù)的鄰域密度大于密度閾值；當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，待清洗數(shù)據(jù)為多個(gè)圖像數(shù)據(jù)；計(jì)算各核心數(shù)據(jù)的訓(xùn)練有效性和低維表征中各維度的損失敏感度；計(jì)算核心數(shù)據(jù)之外各待清洗數(shù)據(jù)的選擇概率，將選擇概率大于選取閾值的待清洗數(shù)據(jù)作為新的核心數(shù)據(jù)，待清洗數(shù)據(jù)的選擇概率為： ，為待清洗數(shù)據(jù)所屬核心數(shù)據(jù)的數(shù)量，為待清洗數(shù)據(jù)所屬核心數(shù)據(jù)的訓(xùn)練有效性，為低維表示的維度數(shù)量，為維度的損失敏感度，為待清洗數(shù)據(jù)中維度的數(shù)值，為核心數(shù)據(jù)中維度的數(shù)值，為指數(shù)函數(shù)；核心數(shù)據(jù)的訓(xùn)練有效性為： ，和分別為核心數(shù)據(jù)和核心數(shù)據(jù)的梯度值，為梯度閾值，為核心數(shù)據(jù)的數(shù)量；利用新的核心數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，迭代地獲取新的核心數(shù)據(jù)，直至無(wú)法獲取新的核心數(shù)據(jù)，或不存在核心數(shù)據(jù)之外的待清洗數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)清洗。

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