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一种数据检测方法
申请人信息
- 申请人:北京安领可信网络科技有限公司
- 申请人地址:100085 北京市昌平区龙域北街3号院1号楼14层1409
- 发明人: 北京安领可信网络科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种数据检测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311628899.7 |
| 申请日 | 2023/11/30 |
| 公告号 | CN117668677A |
| 公开日 | 2024/3/8 |
| IPC主分类号 | G06F18/2411 |
| 权利人 | 北京安领可信网络科技有限公司 |
| 发明人 | 肖波; 林森; 毕岭 |
| 地址 | 北京市昌平区龙域北街3号院1号楼14层1409 |
摘要文本
北京安领可信网络科技有限公司获取“一种透气窗帘布”专利技术，本发明公开了一种数据检测方法，涉及数据检测领域，包括通过历史数据建立预测模型，并将新数据通过预测模型进行分析生成数据检测任务。本发明有益效果为：本发明通过引入基于机器学习的智能分析方法，能够实现对数据检测结果的实时和深入分析，机器学习模型能够自动学习和理解数据的模式和分布，具有较强的适应性和泛化能力，能够有效应对数据环境的变化，并且通过实时分析数据检测结果，不仅能够及时识别和报警数据中的异常和错误，还能够深入挖掘数据中的潜在信息和价值，极大地提高数据管理和分析的效率和价值，帮助企业更加精准和高效地进行数据驱动的决策和操作。
专利主权项内容
1.一种数据检测方法，其特征在于：包括，通过历史数据建立预测模型，并将新数据通过预测模型进行分析生成数据检测任务；数据平台接收数据检测任务，将检测数据分片至数据处理节点进行分布式处理并在检测完毕后汇总；数据平台汇总数据检测结果进行集中处理展示并分析数据存在问题；通过数据问题实施处理措施，并将处理结果反馈至预测模型进行模型优化；所述通过历史数据建立预测模型包括以下步骤：收集历史数据检测任务和其结果，包括数据特征和检测结果的标签；使用特征工程方法提取数据的特征，形成特征向量集合用于模型的训练；选择支持向量机作为预测模型；使用上述提取的特征向量和标签训练SVM模型，模型函数为：其中，x是特征向量，β是模型参数，需要通过训练数据来学习得到；当新数据进入系统时，自动提取其特征向量，并输入到训练好的SVM模型中，模型输出预测结果，如果预测结果表明数据存在问题，则自动生成数据检测任务，生成的数据检测任务被发送到数据平台服务器，并在数据平台数据库中执行。。更多数据：