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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司
申请日：2024-04-08
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118228178A
主分类号：G06F18/2433
分类号：G06F18/2433;G06F18/27;G06F18/214;G06F17/11;G06F17/18
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本申请涉及人工智能技术领域与数字医疗领域，公开了一种基于人工智能的异常数据处理方法、装置、设备及介质，包括：对统计分析项目数据进行异常识别得到异常值；基于异常值对统计分析项目数据进行划分得到正常数据集与异常数据集；基于逐步回归法对正常数据集进行变量的逐步选择处理，从正常数据集中确定第一变量与第二变量；从统计分析项目数据获取存在异常值的第一属性指标；基于第一变量、第二变量以及第一属性指标，使用正常数据集作为训练集对半参数部分线性回归模型进行训练得到预测模型；基于预测模型对异常数据集中的第二属性指标进行预测得到预测值，并基于预测值对异常数据集进行异常值插补。本申请有效提高了异常值填补的准确性。
主权项：1.一种基于人工智能的异常数据处理方法，其特征在于，包括：获取待分析的统计分析项目数据；对所述统计分析项目数据进行异常识别，以用于从所述统计分析项目数据中筛选出异常值；基于所述异常值对所述统计分析项目数据进行划分得到正常数据集与异常数据集；基于逐步回归法对所述正常数据集进行变量的逐步选择处理，从所述正常数据集中确定出被纳入与所述逐步回归法对应的回归方程的第一变量，以及从正常数据集中确定出未纳入所述回归方程的第二变量；从所述统计分析项目数据中获取存在异常值的第一属性指标；基于所述第一变量、所述第二变量以及所述第一属性指标，使用所述正常数据集作为训练集对预设的半参数部分线性回归模型进行训练，得到训练好的预测模型；基于所述预测模型对所述异常数据集中包含的与所述第一属性指标匹配的第二属性指标进行预测处理，得到与所述第二属性指标对应的预测值；基于所述预测值对所述异常数据集进行异常值插补处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 基于人工智能的异常数据处理方法、装置、设备及介质
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