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申请/专利权人：中国科学院大学
摘要：本发明公开了一种基于正则对比学习的部分多视图异常检测方法，包括：通过对比多视图的信息获取具有相同实例的视图；对具有相同实例的视图进行对比学习，获取不同视图数据之间的局部结构相关性，将不同视图邻域结构对齐；针对缺失数据的视图，采用与其对齐的其它视图，将缺失数据补全；对补全后的多视图进行检测，判断视图中是否存在异常。本发明公开的基于正则对比学习的部分多视图异常检测方法在不具备异常的标签的情况下减轻其在一致性学习中的影响，有效处理数据不完整的情况，补全缺失视图并确保异常检测的准确性。
主权项：1.一种基于正则对比学习的部分多视图异常检测方法，其特征在于，包括：S1、通过对比多视图的信息获取具有相同实例的视图；S2、对具有相同实例的视图进行对比学习，获取不同视图数据之间的局部结构相关性，将不同视图邻域结构对齐；S3、针对缺失数据的视图，采用与其对齐的其它视图，将缺失数据补全；S4、对补全后的多视图进行检测，判断视图中是否存在异常。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院大学 一种基于正则对比学习的部分多视图异常检测方法
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