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龙图腾网恭喜北京和气聚力教育科技有限公司申请的专利一种数据预处理方法及预处理系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118113990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410047550.2，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种数据预处理方法及预处理系统是由王晨太;于丁;刘驰;刘思凡;刘杰设计研发完成，并于2024-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据预处理方法及预处理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理的技术领域，且公开了一种数据预处理方法及预处理系统，所述预处理系统包括数据采集管理模块、数据校准管理模块；通过对校准后的图像、声音以及数值数据利用数据识别算法与存储的图像异常数据、声音异常数据、数值异常数据进行异常值分析比对，实现数据采集阶段异常的图像、声音、数值数据的智能识别筛选，提高了数据预处理的科学性和可靠性；对识别的图像异常数据、声音异常数据、数值异常数据按照数据编号使用采集设备进行二次数据采集以及对采集的图像、声音、数值数据进行二次异常数据分析并反馈，实现数据采集的异常数据自检和异常数据反馈，提高了数据预处理的智能化和准确性。

本发明授权一种数据预处理方法及预处理系统在权利要求书中公布了：1.一种数据预处理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、采集图像类型特征数据、声音类型特征数据、数值类型特征数据；S2、将所述图像类型特征数据与图像类型数据校准脏数据，以及所述声音类型特征数据与声音类型数据校准脏数据分别进行图像、声音脏数据校准分析，将所述图像类型特征数据和所述声音类型特征数据中图像、声音脏数据清除，收集所述图像类型特征数据和所述声音类型特征数据中剩余的图像、声音数据并生成对应的图像类型预处理特征数据、声音类型预处理特征数据；S3、将所述数值类型特征数据与数值类型数据校准脏数据进行数值脏数据校准分析，将所述数值类型特征数据中数值脏数据清除，收集所述数值类型特征数据中剩余的数值数据并生成数值类型预处理特征数据；S4、依据所述图像类型预处理特征数据与异常图像特征数据，以及所述声音类型预处理特征数据与异常声音特征数据分别进行图像、声音异常数据分析，将所述图像类型预处理特征数据和所述声音类型预处理特征数据中图像、声音异常数据分别筛选出，并生成图像类型异常特征数据、声音类型异常特征数据，所述S4包括以下步骤：S41、建立异常图像特征数据集合C＝c1,…,cz,…,cτ，z＝1,2,3,…,τ；其中cz表示第z个异常图像特征数据，τ表示异常图像特征数据的数量最大值，所述异常图像特征数据表示采集具体应用对象的非常规图像特征数据但不属于脏数据；建立异常声音特征数据集合C'＝c′',…,c′y,…,c′ω，y＝1,2,3,…,ω；其中c′y表示第y个异常声音特征数据，ω表示异常声音特征数据的数量最大值，所述异常声音特征数据表示采集具体应用对象的非常规声音特征数据但不属于脏数据；S42、采用深度优先搜索算法将图像类型预处理特征数据集合Ayu中图像类型预处理特征数据am逐一与异常图像特征数据集合C中异常图像特征数据cz进行图像异常数据分析筛选出图像类型预处理特征数据集合Ayu中的异常图像特征数据，并生成图像类型异常特征数据当am与cz均未分析匹配成功，则结束图像类型异常特征数据分析；其中所述图像类型预处理特征数据集合Ayu包括am，其中am表示第m个云镜头采集的图像类型特征数据经过数据校准对应的图像类型预处理特征数据；采用深度优先搜索算法将声音类型预处理特征数据集合A'yu中声音类型预处理特征数据a′n逐一与异常声音特征数据集合C′中异常声音特征数据c'y进行声音异常数据分析筛选出声音类型预处理特征数据集合A'yu中的异常声音特征数据，并生成声音类型异常特征数据当a′n与c′y均未分析匹配成功，则结束声音类型异常特征数据分析；其中所述声音类型预处理特征数据集合A'yu包括a'n，其中a'n表示第n个声音传感器采集的声音类型特征数据经过数据校准对应的声音类型预处理特征数据；S5、依据所述数值类型预处理特征数据与异常数值特征数据进行数值异常数据分析，将所述数值类型预处理特征数据中的数值异常数据筛选出，并生成数值类型异常特征数据，所述S5包括以下步骤：S51、建立异常数值特征数据集合C”＝c″1,…,c″q,…,c″ψ，q＝1,2,3,…,ψ；其中c″q表示第q个异常数值特征数据，ψ表示异常数值特征数据的数量最大值，所述异常数值特征数据表示采集具体应用对象的非常规数值特征数据但不属于脏数据；S52、采用深度优先搜索算法将数值类型预处理特征数据集合A”yu中数值类型预处理特征数据a″p逐一与异常数值特征数据集合C″中异常数值特征数据c″q进行数值异常数据分析筛选出数值类型预处理特征数据集合A”yu中的异常数值特征数据，并生成数值类型异常特征数据当a″p与c″q均未分析匹配成功，则结束数值类型异常特征数据分析；其中所述数值类型预处理特征数据集合A”yu包括a″p，其中a″p表示第p个参数传感器采集的数值类型特征数据经过数据校准对应的数值类型预处理特征数据；S6、获取所述图像类型异常特征数据、声音类型异常特征数据、数值类型异常特征数据；S7、将获取的图像类型异常特征数据、声音类型异常特征数据、数值类型异常特征数据分别按照数据编号使用采集设备进行再次采集，生成图像再处理数据、声音再处理数据、数值再处理数据，分别将所述图像再处理数据和声音再处理数据执行S4步骤进行图像、声音异常数据再次分析，将所述数值再处理数据执行S5步骤进行数值异常数据再次分析，依据分析结果执行异常数据处理作业。

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