一种基于深度学习的产品数据清洗方法及系统
公开
摘要
本发明提供了一种基于深度学习的产品数据清洗方法及系统，方法包括以下步骤：按行业建立产品数据集，基于深度学习模型建立数据清洗模型，并利用数据清洗模型对产品数据集进行训练，得到训练数据集和测试数据集；获取需要清洗的产品数据并将其输入到训练好的数据清洗模型，得到产品清洗结果；按照物料属性对产品清洗结果进行循环交叉验证，直至不存在异常数据后输出清洗结果。本发明预先建立一基于机械加工和装配制造产品数据结构的深度学习数据集，所述数据集包含行业标准产品数据以及历史项目制造产品数据；然后通过数据集的数据清洗模型对所述项目的产品数据进行清洗。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的产品数据清洗方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114595211A
申请号 ：
CN202210089180.X
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-01-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
吕勋郑沁周建波李伯鸣王燕灵
申请人 ：
杭州新中大科技股份有限公司
申请人地址 ：
浙江省杭州市拱墅区候圣街99号财智顺丰创新中心1幢428室
代理机构 ：
杭州杭诚专利事务所有限公司
代理人 ：
郑汝珍
优先权 ：
CN202210089180.X
主分类号 ：
G06F16/215
IPC分类号 ：
G06F16/215 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06Q10/08 G06Q50/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/215
•••提高数据质量；数据清理，例如重复数据消除、删除无效条目或更正排版错误
法律状态
2022-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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