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1. WO2020155754 - PROCÉDÉ ET APPAREIL D'OPTIMISATION DE PROPORTIONS ABERRANTES, ET DISPOSITIF INFORMATIQUE ET SUPPORT D'INFORMATIONS

Numéro de publication WO/2020/155754
Date de publication 06.08.2020
N° de la demande internationale PCT/CN2019/117294
Date du dépôt international 12.11.2019
CIB
G06K 9/62 2006.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
KRECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
62Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
CPC
G06K 9/62
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
Déposants
  • 平安科技(深圳)有限公司 PING AN TECHNOLOGY (SHENZHEN) CO., LTD. [CN]/[CN]
Inventeurs
  • 杨志鸿 YANG, Zhihong
  • 徐亮 XU, Liang
  • 阮晓雯 RUAN, Xiaowen
Mandataires
  • 深圳市精英专利事务所 SHENZHEN TALENT PATENT SERVICE
Données relatives à la priorité
201910079156.628.01.2019CN
Langue de publication chinois (ZH)
Langue de dépôt chinois (ZH)
États désignés
Titre
(EN) OUTLIER PROPORTION OPTIMIZATION METHOD AND APPARATUS, AND COMPUTER DEVICE AND STORAGE MEDIUM
(FR) PROCÉDÉ ET APPAREIL D'OPTIMISATION DE PROPORTIONS ABERRANTES, ET DISPOSITIF INFORMATIQUE ET SUPPORT D'INFORMATIONS
(ZH) 异常点比例优化方法、装置、计算机设备及存储介质
Abrégé
(EN)
Disclosed are an outlier proportion optimization method and apparatus, and a computer device and a storage medium. The method comprises: constructing an isolation forest model according to a current outlier proportion and a sample to be classified; classifying the sample to be classified to obtain a normal point center, and acquiring an average Euclidean distance between each data point in an abnormal category and the normal point center to serve as an average Euclidean distance in the current state; updating the current outlier proportion by means of subtracting a step length from the current outlier proportion; classifying, according to the current outlier proportion, the sample to be classified to obtain an average Euclidean distance between each data point in the current abnormal category and the normal point center to serve as an average Euclidean distance in the next state; obtaining the amount of variation in the average Euclidean distance by means of dividing a difference between the average Euclidean distance in the next state and the average Euclidean distance in the current state by the step length; and if the amount of variation exceeds an amount of variation threshold, taking, as the optimal outlier proportion, the result of adding the current outlier proportion to the step length.
(FR)
L'invention concerne un procédé et un appareil d'optimisation de proportions aberrantes, et un dispositif informatique et un support d'informations. Le procédé consiste à : construire un modèle de forêt d'isolation selon une proportion de valeurs aberrantes actuelles et un échantillon à classifier ; classifier l'échantillon à classifier afin d'obtenir un centre de points normaux, et acquérir une distance euclidienne moyenne entre chaque point de données d'une catégorie anormale et le centre de points normaux, servant de distance euclidienne moyenne dans l'état actuel ; mettre à jour la proportion de valeurs aberrantes actuelles en soustrayant une longueur de pas de la proportion de valeurs aberrantes actuelles ; classifier, selon la proportion de valeurs aberrantes actuelles, l'échantillon à classifier afin d'obtenir une distance euclidienne moyenne entre chaque point de données de la catégorie anormale actuelle et le centre de points normaux, servant de distance euclidienne moyenne dans l'état suivant ; obtenir la valeur de variation de la distance euclidienne moyenne en divisant la différence entre la distance euclidienne moyenne dans l'état suivant et la distance euclidienne moyenne dans l'état actuel, par la longueur d'étape ; et si la valeur de variation dépasse une valeur de seuil de variation, prendre en tant que proportion optimale de valeurs aberrantes le résultat de l'addition de la proportion de valeurs aberrantes actuelles et de la longueur d'étape.
(ZH)
本申请公开了异常点比例优化方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括:根据当前异常点比例及待分类样本构建孤立森林模型;将待分类样本进行分类得到正常点中心,获取异常类别的各数据点与其的平均欧式距离,以作为当前状态平均欧式距离;通过当前异常点比例减步长以更新当前异常点比例;将待分类样本根据其进行分类,得到当前异常类别的各数据点与正常点中心的平均欧式距离以作为下一状态平均欧式距离;通过其与当前状态平均欧式距离之差除以步长,得到平均欧式距离变动幅度;若其超出变动幅度阈值,将当前异常点比例加步长作为最优异常点比例。
Également publié en tant que
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