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一种基于神经网络反向传播算法的物联网卡预警方法及装置 

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申请/专利权人:恒宝股份有限公司

摘要:本发明公开了一种基于神经网络反向传播算法的物联网卡预警方法及装置,该方法包括:采集当前物联网设备在数据下载过程中的各类工作环境信息,并对采集的各类工作环境信息进行影响因素的分类,形成基础样本数据;构建基于神经网络的异常预警模型,利用基础样本数据对上述模型训练,并基于神经网络反向传播计算对训练结果多次调整,得到训练后的异常预警模型,结合得到的异常率和异常预警模型的输入,找出异常率处于同一区间范围内的过往异常情况,并进行异常原因的分析,得到导致当前物联网设备产生异常的主要原因。本申请摆脱了对专业技术人员的过度依赖,同时还解决了多重复合影响因素下模糊性分析较为困难的问题。

主权项:1.一种基于神经网络反向传播算法的物联网卡预警方法,其特征在于,该方法包括:S1采集当前物联网设备在数据下载过程中的各类工作环境信息,并对采集的各类工作环境信息进行影响因素的分类,形成基础样本数据;所述数据下载是指业务数据从平台侧通过空中通道的方式将数据从远程写入到终端的物联网设备上;S2构建基于神经网络的异常预警模型,利用所述基础样本数据对上述模型训练,并基于神经网络反向传播计算对训练结果多次调整,得到训练后的异常预警模型,所述训练后的异常预警模型输入为基础样本数据中的各个影响因素的值,经过中间层后,最后输出异常率;S3结合得到的异常率和异常预警模型的输入,找出异常率处于同一区间范围内的过往异常情况,并进行异常原因的分析,得到导致当前物联网设备产生异常的主要原因。

全文数据:

权利要求:

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