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龙图腾网恭喜中国银行股份有限公司申请的专利一种训练数据的确定方法、装置及电子设备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：CN114021667B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202111422756.1，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种训练数据的确定方法、装置及电子设备是由申亚坤;赵辉;陶威;周慧婷;刘烨敏;谭莹坤设计研发完成，并于2021-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种训练数据的确定方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种训练数据的确定方法、装置及电子设备，可应用于人工智能领域或金融领域。使用所述替换特征，对所述第一训练数据的特征进行替换，得到第二训练数据，并对所述第二训练数据进行数据添加操作，得到与所述待分析训练数据数量相同的第三训练数据，确定所述第三训练数据对应的第二残差值，并在所述第一残差值和所述第二残差值的差值小于预设阈值的情况下，将所述第一训练数据作为进行模型训练时使用的训练数据。即本发明中，通过上述步骤，从待分析训练数据中筛选出正常的第一训练数据，将第一训练数据作为进行模型训练时使用的训练数据，保证了模型训练数据的准确性，进而提高基于训练数据训练得到的神经网络模型的准确度。

本发明授权一种训练数据的确定方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种训练数据的确定方法，其特征在于，应用于用户行为数据分析，包括：获取待分析训练数据，以及所述待分析训练数据的模型预测结果；对所述模型预测结果进行异常分析，以确定异常的模型预测结果对应的待分析训练数据，并作为异常训练数据；将所述异常训练数据从待分析训练数据中删除，得到第一训练数据；确定所述待分析训练数据的特征值与对应的标签值的第一关联关系，以及确定所述第一训练数据的特征值与对应的标签值的第二关联关系；基于所述第一关联关系和所述第二关联关系，确定替换特征；使用所述替换特征，对所述第一训练数据的特征进行替换，得到第二训练数据，并确定所述第一训练数据与所述第二训练数据对应的第一残差值；对所述第一训练数据进行数据添加操作，得到与所述待分析训练数据数量相同的第三训练数据；确定所述第三训练数据对应的第二残差值，并在所述第一残差值和所述第二残差值的差值小于预设阈值的情况下，将所述第一训练数据作为进行模型训练时使用的训练数据；对所述模型预测结果进行异常分析，以确定异常的模型预测结果对应的待分析训练数据，并作为异常训练数据，包括：将所述模型预测结果按照标签值进行分类，得到分类结果；将所述分类结果中，数值满足预设数据区间范围的模型预测结果对应的待分析训练数据，作为第一异常训练数据；获取模型预测结果对应的用户行为数据，并对所述用户行为数据进行聚类分析，得到聚类结果；基于所述聚类结果，确定异常用户，并将所述异常用户对应的待分析训练数据作为第二异常训练数据；对所述第一异常训练数据和所述第二异常训练数据进行组合，得到异常训练数据；其中，用户行为数据包括使用时间、使用次数和使用周期，所述使用次数是在用户使用时连续使用的次数。

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