一種基于Token的多類別異常檢測(cè)方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202010030821.5 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)(公告)號(hào) CN111242215A 公開(kāi)(公告)日 2020-06-05
申請(qǐng)公布號(hào) CN111242215A 申請(qǐng)公布日 2020-06-05
分類號(hào) G06K9/62(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I 分類 計(jì)算;推算;計(jì)數(shù);
發(fā)明人 郎翊東;盧龍飛 申請(qǐng)(專利權(quán))人 杭州朗陽(yáng)科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 浙江杭州金通專利事務(wù)所有限公司 代理人 杭州朗陽(yáng)科技有限公司
地址 311121浙江省杭州市余杭區(qū)五常街道文一西路998號(hào)5幢411室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于Token的多類別異常檢測(cè)方法,包括以下步驟:1)獲取數(shù)據(jù)源;2)判斷數(shù)據(jù)源為連續(xù)數(shù)字類型數(shù)據(jù)源或連續(xù)文字類型數(shù)據(jù)源;3)判斷為連續(xù)數(shù)字類型數(shù)據(jù)源,將連續(xù)數(shù)字類型數(shù)據(jù)源分為n組,得到token映射值;判斷為連續(xù)文字類型數(shù)據(jù)源,直接得到token映射值;4)構(gòu)建深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型;5)將多組token的數(shù)據(jù)特征接入深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,輸出層經(jīng)激活函數(shù)得到目標(biāo)的預(yù)測(cè)值;6)將預(yù)測(cè)值和實(shí)際標(biāo)簽比較構(gòu)造形成三元交叉熵?fù)p失函數(shù),利用該三元交叉熵?fù)p失函數(shù)優(yōu)化輸出層;7)利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型輸出近似值以判斷得出結(jié)果。本發(fā)明通過(guò)降低決策空間復(fù)雜度的方式降低模型復(fù)雜度,減低訓(xùn)練樣本的數(shù)量要求,計(jì)算參數(shù)量小。??