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申请/专利权人：广东柯内特环境科技有限公司
摘要：本发明公开了一种污水排放数据造假的识别方法、装置，利用收集的水样数据指标进行预处理分类为异常排放数据集和正常排放数据集，基于正常排放数据集结合构建的对抗网络模型进行训练，能够有效针对当前污水所在地的当地特性进行对抗网络模型的参数训练，以形成对抗网络模型的对于异常排放数据集的判断基准，并通过训练好的对抗网络模型，将异常排放数据集转换拟合为差异化较大且能够进行造假判断的异常分数，利用异常分数展示出企业排放数据集中各个数据的异常程度，用以反应出异常排放数据集中的各个时间段水样数据指标的造假风险程度，进而利于用户进行污水数据造假判断识别。
主权项：1.一种污水排放数据造假的识别方法，其特征在于，包括：获取目标监控对象，并对污水排放区的水样进行采样以获得水样数据指标，对水样数据指标进行预处理，将水样数据指标区分为异常排放数据集和正常排放数据集；构建对抗网络模型，使用正常排放数据集进行训练，得到训练好的对抗网络模型；加载训练好的对抗网络模型，将异常排放数据输入至训练好的对抗网络模型，并获得指示异常排放数据数据造假程度的异常分数；根据异常分数以获得水样数据判断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东柯内特环境科技有限公司 污水排放数据造假的识别方法、装置
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