恭喜平潭综合实验区行政服务中心(平潭综合实验区公证处、平潭综合实验区社会治安综合治理中心);福建智安信息技术有限公司康小兵获国家专利权
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龙图腾网恭喜平潭综合实验区行政服务中心(平潭综合实验区公证处、平潭综合实验区社会治安综合治理中心);福建智安信息技术有限公司申请的专利应用深度学习的数据质量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:CN119128609B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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:202411597042.8,技术领域涉及:G06F18/24;该发明授权应用深度学习的数据质量检测方法及系统是由康小兵;翁斌斌;高松涛设计研发完成,并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本应用深度学习的数据质量检测方法及系统在说明书摘要公布了:本申请实施例涉及数据处理技术领域,具体涉及应用深度学习的数据质量检测方法及系统,通过自动化的数据处理和分析流程,能够高效地处理大规模的海洋环境监测数据,并准确地检测出数据中的质量问题。通过构建专门的监测数据分析网络对原始的海洋环境传感监测样本数据和增广数据进行深度的知识向量挖掘,从而提炼出反映环境质量的关键特征,不仅提高了数据处理的效率,还增强了数据分析的全面性和可靠性。且通过精确地确定监测数据分析网络的目标网络调试误差,为后续的网络优化提供了坚实的基础。通过改进网络配置变量使得数据质量检测网络在实际应用中能够快速识别和剔除低质量数据,从而极大地提高了海洋环境监测数据的可信度和有效性。
本发明授权应用深度学习的数据质量检测方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种应用深度学习的数据质量检测方法,其特征在于,应用于数据质量检测系统,所述方法包括:在样本数据集包括的第一传感监测样本数据集中获取最少一个海洋环境传感监测样本数据,并在所述样本数据集包括的第二传感监测样本数据集中获取最少一个海洋环境样本增广数据,所述第一传感监测样本数据集中的海洋环境传感监测样本数据的个数大于所述第二传感监测样本数据集中的海洋环境样本增广数据的个数;通过监测数据分析网络,分别对所述最少一个海洋环境传感监测样本数据中的每个海洋环境传感监测样本数据进行知识向量挖掘,得到所述每个海洋环境传感监测样本数据的环境监测质量知识向量;并通过所述监测数据分析网络,分别对所述最少一个海洋环境样本增广数据中的每个海洋环境样本增广数据进行知识向量挖掘,得到所述每个海洋环境样本增广数据的环境监测质量知识向量;依据所述每个海洋环境传感监测样本数据的环境监测质量知识向量和所述每个海洋环境样本增广数据的环境监测质量知识向量,确定所述监测数据分析网络的目标网络调试误差;基于收敛所述目标网络调试误差的规则,改进所述监测数据分析网络中的网络配置变量,以获得数据质量检测网络,所述数据质量检测网络用于对海洋环境样本增广数据进行数据质量检测;所述方法还包括:在所述样本数据集中获取最少一个目标环境传感监测样本数据,所述最少一个目标环境传感监测样本数据包括最少一个目标海洋环境样本增广数据,或者最少一个目标海洋环境传感监测样本数据和最少一个目标海洋环境样本增广数据;通过所述监测数据分析网络,分别对所述最少一个目标环境传感监测样本数据中的每个目标海洋环境样本增广数据进行知识向量挖掘,得到所述每个目标海洋环境样本增广数据的环境监测质量知识向量;所述依据所述每个海洋环境传感监测样本数据的环境监测质量知识向量和所述每个海洋环境样本增广数据的环境监测质量知识向量,确定所述监测数据分析网络的目标网络调试误差,包括:依据所述每个海洋环境传感监测样本数据的环境监测质量知识向量、所述每个海洋环境样本增广数据的环境监测质量知识向量以及所述每个目标海洋环境样本增广数据的环境监测质量知识向量,确定所述监测数据分析网络的目标网络调试误差;所述依据所述每个海洋环境传感监测样本数据的环境监测质量知识向量、所述每个海洋环境样本增广数据的环境监测质量知识向量以及所述每个目标海洋环境样本增广数据的环境监测质量知识向量,确定所述监测数据分析网络的目标网络调试误差,包括:依据所述每个海洋环境传感监测样本数据的环境监测质量知识向量和所述每个海洋环境传感监测样本数据的先验训练标注,确定所述监测数据分析网络的第一网络调试误差,任一海洋环境传感监测样本数据的先验训练标注用于表征所述任一海洋环境传感监测样本数据所对应的海洋环境区域;依据所述每个海洋环境样本增广数据的环境监测质量知识向量和所述每个海洋环境样本增广数据的先验训练标注,确定所述监测数据分析网络的第二网络调试误差,任一海洋环境样本增广数据的先验训练标注用于表征所述任一海洋环境样本增广数据所对应的关联环境区域;依据所述每个目标海洋环境样本增广数据的环境监测质量知识向量和所述每个目标海洋环境样本增广数据的先验训练标注,确定所述监测数据分析网络的第三网络调试误差,任一目标海洋环境样本增广数据的先验训练标注用于表征所述任一目标海洋环境样本增广数据所对应的关联环境区域;对所述第一网络调试误差、所述第二网络调试误差以及所述第三网络调试误差进行整合,得到所述监测数据分析网络的目标网络调试误差;所述监测数据分析网络包括所述第一传感监测样本数据集中各个海洋环境传感监测样本数据所对应的海洋环境区域的第一分团簇置信度,以及所述第二传感监测样本数据集中各个海洋环境样本增广数据所对应的关联环境区域的第二分团簇置信度;所述依据所述每个目标海洋环境样本增广数据的环境监测质量知识向量和所述每个目标海洋环境样本增广数据的先验训练标注,确定所述监测数据分析网络的第三网络调试误差,包括:游走所述最少一个目标环境传感监测样本数据中的目标海洋环境样本增广数据,并分别对游走的目标海洋环境样本增广数据,与每个第一分团簇置信度和每个第二分团簇置信度进行集成处理,得到所述游走的目标海洋环境样本增广数据归属于所述每个第一分团簇置信度对应的海洋环境区域的可能性,以及归属于所述每个第二分团簇置信度对应的关联环境区域的可能性;其中,游走目标海洋环境样本增广数据包括:逐一检查或处理目标海洋环境样本增广数据;在游走完所述最少一个目标环境传感监测样本数据中的目标海洋环境样本增广数据后,依据所述每个目标海洋环境样本增广数据的可能性和所述每个目标海洋环境样本增广数据的先验训练标注,确定所述监测数据分析网络的第三网络调试误差。
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