-
公开(公告)号：CN114202009A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111136341.8
申请日：2021-09-27
Applicant: 南开大学
Abstract: 本申请提出了一种基于PU学习的医疗设备性能指标异常检测方法和装置，该方法包括：以历史关键性能指标KPI流为训练数据，将训练数据按照相似程度进行聚类，获取每个簇的质心曲线，并对每个簇的质心曲线进行标注，获取第一异常标注数据和第一无标注数据；基于第一异常标注数据和第一无标注数据，通过正例未标PU学习构建二进制分类器，并结合主动学习获取每个簇的质心曲线的异常标签和正常标签；获取待检测的KPI流对应的簇的质心曲线上的标签，通过半监督学习训练待检测的KPI流对应的异常检测模型，并通过异常检测模型检测待检测的KPI流。该方法在最大限度地减少标注工作量的同时，提升了医疗设备性能指标异常检测的准确性。
Search Results
1
records
(took 0.013 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
