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基于K近邻算法的异常数据检测方法、系统、设备、介质

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摘要

本发明公开一种基于K近邻算法的异常数据检测方法、系统、设备、介质，涉及异常数据检测技术领域，以解决现有的检测方法复用性差的问题。所述检测方法包括：基于综合校验规则计算未分类数据与已分类数据集中每一已分类数据之间的相似度，并按照相似度确定未分类数据的K个邻居，根据K个邻居的类别确定未分类数据的类别，进而基于相似度确定待检测原始数据集中每一数据的类别，以确定所有的异常数据，实现异常数据检测。本发明所用的方法可以适用于所有场景下的异常数据检测，通用性强。本发明提供的基于K近邻算法的异常数据检测方法、系统、设备、介质用于对异常数据检测方法进行优化，复用性强。

著录项

  • 公开/公告号CN114417962A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 航天科工网络信息发展有限公司;

    申请/专利号CN202111491483.6

  • 发明设计人 韩雅安;张文宏;于岗;

    申请日2021-12-08

  • 分类号G06K9/62;G06F16/215;G06F16/28;G06F40/30;

  • 代理机构中国航天科工集团公司专利中心;

  • 代理人葛鹏

  • 地址 430040 湖北省武汉市临空港经济技术开发区五环大道666号(21)

  • 入库时间 2023-06-19 15:07:06

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-20

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 专利申请号:2021114914836 申请日:20211208

    实质审查的生效

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