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基于深度学习的云数据修复方法、系统及可读存储介质
摘要文本
本发明公开了基于深度学习的云数据修复方法、系统及可读存储介质，方法包括：当监测到修复触发指令时，获取与修复触发指令对应的待修复云数据，并确定与待修复云数据对应的修复类型；若为时序类型，则基于生成的与待修复云数据对应的修复因素矩阵及与时序类型对应的第一类深度学习模型，对待修复云数据进行修复；若为非时序类型，则基于查找的与待修复云数据对应的修复参考文本及与非时序类型对应的第二类深度学习模型，对待修复云数据进行修复。本发明针对时序类和非时序类的待修复云数据分别设置不同的修复机制，并通过各自的深度学习模型结合体现各自特征的信息进行修复，实现云数据中时序数据和非时序数据的准确修复。
申请人信息
- 申请人:纬创软件(武汉)有限公司
- 申请人地址:430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区花城大道8号武汉软件新城三期一组团C21幢
- 发明人: 纬创软件(武汉)有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于深度学习的云数据修复方法、系统及可读存储介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311496926.X |
| 申请日 | 2023/11/10 |
| 公告号 | CN117556187A |
| 公开日 | 2024/2/13 |
| IPC主分类号 | G06F18/10 |
| 权利人 | 纬创软件(武汉)有限公司 |
| 发明人 | 康波峰; 周烈华; 彭忠; 周继中 |
| 地址 | 湖北省武汉市东湖新技术开发区花城大道8号武汉软件新城三期一组团C21幢 |
专利主权项内容
1.一种基于深度学习的云数据修复方法，其特征在于，所述云数据修复方法包括：当监测到修复触发指令时，获取与所述修复触发指令对应的待修复云数据，并确定与所述待修复云数据对应的修复类型；若所述修复类型为时序类型，则生成与所述待修复云数据对应的修复因素矩阵，并基于所述修复因素矩阵及与所述时序类型对应的第一类深度学习模型，对所述待修复云数据进行修复；若所述修复类型为非时序类型，则查找与所述待修复云数据对应的修复参考文本，并基于所述修复参考文本及与所述非时序类型对应的第二类深度学习模型，对所述待修复云数据进行修复。 （macrodatas.cn） （来 自 马 克 数 据 网）