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申请/专利权人：南京四象新能源科技有限公司
摘要：本申请实施例适用于数据处理技术领域，提供了一种异常数据分级模型构建方法和异常数据分级方法，所述异常数据分级模型构建方法包括：基于历史正常时序数据，确定待分级组件数据中的异常时序数据，获取异常时序数据对应的分级标签，基于阈值池和待分级组件数据对应的分级标签，确定待分级组件数据对应的预测分级标签，对待分级组件数据对应的分级标签和预测分级标签之间的接近程度进行评价，得到评价值，根据评价值对预先构建的模型进行修正，得到所述异常数据分级模型。应用上述方法得到的异常数据分级模型，可以在对异常数据进行分级的同时，自动修正模型，提高模型对异常数据的分级精度，实现对异常数据的精确分级。
主权项：1.一种异常数据分级模型构建方法，其特征在于，包括：获取历史数据和待分级组件数据，所述历史数据包括历史正常时序数据和历史异常时序数据，所述待分级组件数据包括正常时序数据和异常时序数据；基于所述历史正常时序数据，确定所述待分级组件数据中的异常时序数据；获取所述异常时序数据对应的分级标签，各个所述分级标签有一一对应的异常程度；基于阈值池和所述待分级组件数据对应的所述分级标签，确定所述待分级组件数据对应的预测分级标签，所述阈值池包括所述历史异常时序数据及其对应的分级标签，各个所述预测分级标签有一一对应的异常程度；对所述待分级组件数据对应的所述分级标签和所述预测分级标签之间的接近程度进行评价，得到评价值；根据所述评价值对预先构建的模型进行修正，得到所述异常数据分级模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京四象新能源科技有限公司 异常数据分级模型构建方法和异常数据分级方法
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