一种非监督学习识别异常值的方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110103375.0
IPC分类号：G06K9/62;G06N20/00;G06F30/20
申请日期：
2021-01-26
申请人：
山西三友和智慧信息技术股份有限公司

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著录项信息

专利名称	一种非监督学习识别异常值的方法
申请号	CN202110103375.0	申请日期	2021-01-26
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-06-04	公开/公告号	CN112906751A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;2;0;/;0;0;;;G;0;6;F;3;0;/;2;0查看分类表>
申请人	山西三友和智慧信息技术股份有限公司	申请人地址	山西省太原市高新区科技街15号A118室变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	山西三友和智慧信息技术股份有限公司	当前权利人	山西三友和智慧信息技术股份有限公司
发明人	王小华;潘晓光;焦璐璐;张娜;张雅娜
代理机构	太原荣信德知识产权代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	杨凯;连慧敏

摘要

本发明属于非监督学习技术领域，具体涉及一种非监督学习识别异常值的方法，包括下列步骤：设定参数；在所述设定参数中的第t次迭代中计算输出异常得分向量ASt；经过T次迭代后，把异常值得分从高到低排序整合为SASt；SASt按照函数F合并为ASFINAL；进行仿真实验。本发明结合了各种离群点检测算法，通过对原始特征数据集的特征子集进行采样，提高了分类器的多样性。本发明与现有的LOF方法相比，采用迭代采集子集的方法，不同子集有不同异常值数量，不同变量数量，显示出了更好的精度。可以用于高维的含多个无关变量的数据的异常值检测。本发明用于非监督学习异常值的识别。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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