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申请/专利权人：深圳平安医疗健康科技服务有限公司
申请日：2019-12-20
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN111145911B
主分类号：G16H50/70
分类号：G16H50/70;G06F17/16;G06Q40/08
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2022.06.07#专利申请权的转移;2021.09.24#实质审查的生效;2020.05.12#公开
摘要：本申请涉及人工智能领域内的一种异常数据识别处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取多份样本数据，建立相关系数矩阵，所述样本数据包括样本标识；利用所述相关系数矩阵与所述样本数据对所述多个样本标识进行筛选，筛选出相应的异常样本；对所述多份样本数据进行降维处理，得到每个样本标识对应的特征坐标；利用所述异常样本的特征坐标与其他样本标识的特征坐标，计算所述异常样本与其他样本标识之间的欧氏距离；当所述欧氏距离小于阈值时，将对应的样本数据标记为异常数据。采用本方法能够快速准确的识别理赔数据是否存在异常。
主权项：1.一种异常数据识别处理方法，所述方法包括：获取多份样本数据，建立相关系数矩阵，所述样本数据包括样本标识，所述样本数据包括多个维度；利用预设系数对相关系数矩阵进行修正，得到修正后的相关系数矩阵，利用修正后的相关系数矩阵计算每个样本标识的汇总分，根据所述汇总分进行筛选，得到相应的异常样本；针对样本数据进行维度过滤，对过滤后的维度，将每个样本标识的样本数据从多维降至二维，得到每个样本标识对应的特征坐标；利用所述异常样本的特征坐标与其他样本标识的特征坐标，计算所述异常样本与其他样本标识之间的欧氏距离；当所述欧氏距离小于阈值时，将相应样本标识对应的样本数据标记为异常数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳平安医疗健康科技服务有限公司 异常数据识别处理方法、装置、计算机设备和存储介质
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