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龙图腾网获悉广东柯内特环境科技有限公司申请的专利一种企业排污异常检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118966441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411041715.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种企业排污异常检测方法及系统是由龙力辉;陈文辉;谢浪辉;谭家骏;江东艳;黎柏允;产胜宁;姚晓春;吕燊松;汤达宏;吴桂侠设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种企业排污异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种企业排污异常检测方法及系统，充分利用无标签数据并根据无标签数据学习一个编码器，利用编码器对同类数据进行相似编码，并使不同类别的数据的编码尽可能不同，再利用学习到的编码器处理有标签数据，有效地区分同类样本和不同类别样本，并使用分类器训练经过编码器处理后的数据，提高模型的预测性能。另外在进行学习训练编码器时无需用有标签数据，可以充分利用实际中大量无标签数据和解决打标签耗时耗力问题，对于数据中存在的有标签数据，同时有效提取同类样本特征的基础上充分利用有监督学习模型的优势，提升模型的性能，进而利用分类器输入企业排污数据的预测结果，其与当前企业的排污数据作比，进而准确判断企业排水异常状况。

本发明授权一种企业排污异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种企业排污异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取目标企业的历史排污数据，并将历史排污数据区分出历史无标签数据以及历史有标签数据；S2、对历史无标签数据进行预处理并基于历史无标签数据中筛取构建排污数据样本，将排污数据样本输入构建的编码器中训练，用以获得训练好的编码器，所述编码器对同类数据进行相似编码，并使不同类别的数据的编码尽可能不同；S3、对历史有标签数据进行预处理并将历史有标签数据输入至训练好的编码器，用以得到基于历史有标签数据的有标签数据集，将有标签数据集以及与有标签数据集对应的标签数据输入预测网络模型进行训练，以获得基于预测网络模型的分类器，通过分类器获得企业排污数据的预测结果；S4、获取目标企业当前的排污数据，将目标企业当前的排污数据与企业排污数据的预测结果作比，并输出检测结果；其中，在步骤S2中，所述基于历史无标签数据中筛取构建排污数据样本，具体包括：将历史无标签数据以设定的批的大小划分为多组数据，每组数据中均具有多个样本；在一组数据中选取一个样本，并取该样本中的有数据交集的子序列Xq和子序列在当前数据组中的剩余样本中取一组子序列将子序列Xq和子序列以及子序列分别以设定信噪比的高斯白噪声作数据增强，并获得噪音结果，子序列Xq和子序列以及子序列分别对应锚点、正样本和负样本；在经过数据遍历后而获得排污数据样本。

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