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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：本发明公开了一种企业排污异常检测方法及系统，充分利用无标签数据并根据无标签数据学习一个编码器，利用编码器对同类数据进行相似编码，并使不同类别的数据的编码尽可能不同，再利用学习到的编码器处理有标签数据，有效地区分同类样本和不同类别样本，并使用分类器训练经过编码器处理后的数据，提高模型的预测性能。另外在进行学习训练编码器时无需用有标签数据，可以充分利用实际中大量无标签数据和解决打标签耗时耗力问题，对于数据中存在的有标签数据，同时有效提取同类样本特征的基础上充分利用有监督学习模型的优势，提升模型的性能，进而利用分类器输入企业排污数据的预测结果，其与当前企业的排污数据作比，进而准确判断企业排水异常状况。
主权项：1.一种企业排污异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取目标企业的历史排污数据，并将历史排污数据区分出历史无标签数据以及历史有标签数据；S2、对历史无标签数据进行预处理并基于历史无标签数据中筛取构建排污数据样本，将排污数据样本输入构建的编码器中训练，用以获得训练好的编码器；S3、对历史有标签数据进行预处理并将历史有标签数据输入至训练好的编码器，用以得到基于历史有标签数据的有标签数据集，将有标签数据集以及与有标签数据集对应的标签数据输入预测网络模型进行训练，以获得基于预测网络模型的分类器，通过分类器获得企业排污数据的预测结果；S4、获取目标企业当前的排污数据，将目标企业当前的排污数据与企业排污数据的预测结果作比，并输出检测结果。
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 一种企业排污异常检测方法及系统
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