[發明專利]一種基于最近鄰方法的數據漂移判別方法及裝置有效
| 申請號： | 202010749770.1 | 申請日： | 2020-07-30 |
| 公開（公告）號： | CN112085053B | 公開（公告）日： | 2022-08-26 |
| 發明（設計）人： | 李銳;金長新 | 申請（專利權）人： | 山東浪潮科學研究院有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62;G06F16/2458 |
| 代理公司： | 北京君慧知識產權代理事務所(普通合伙) 11716 | 代理人： | 董延麗 |
| 地址： | 250101 山東省濟*** | 國省代碼： | 山東;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 近鄰 方法 數據 漂移 判別 裝置 | ||
1.一種基于最近鄰方法的數據漂移判別方法，其特征在于，所述方法包括：
服務器獲取標準參考數據組；
獲取測試數據組；
針對所述測試數據組里每個待測試數據，基于最近鄰域算法，判斷該待測試數據與所述標準參考數據組的相似性，以及該待測試數據與所述測試數據組的相似性；
根據所述測試數據組中每個待測試數據的相似性判斷結果，判斷所述測試數據組是否發生數據漂移；
針對所述測試數據組里每個待測試數據，基于最近鄰域算法，判斷該待測試數據與所述標準參考數據組的相似性，以及該待測試數據與所述測試數據組的相似性，包括：
計算所述待測試數據與所述標準參考數據組中每個數據的距離，以及所述待測試數據與所述測試數據組中每個剩余數據的距離；
基于所述待測試數據與所述標準參考數據組中每個數據的距離，以及所述待測試數據與所述測試數據組中每個剩余數據的距離，選取距離所述待測試數據最近的前K條數據，所述K為預設參數；
基于所述K條數據，判斷所述待測試數據與所述標準參考數據組和所述待測試數據組的相似性；
所述預設參數K為奇數；
基于所述K條數據，判斷所述待測試數據與所述標準參考數據組和所述待測試數據組的相似性，包括：
確定所述K條數據中屬于所述標準參考數據組的數據的數量，作為第一數量；
確定所述K條數據中屬于所述測試數據組的數據的數量，作為第二數量；
若所述第一數量大于所述第二數量，則所述待測試數據與所述標準參考數據組相似；
若所述第一數量小于所述第二數量，則所述待測試數據與所述待測試數據組相似；
根據所述測試數據組中每個待測試數據的相似性判斷結果，判斷所述測試數據組是否發生數據漂移，包括：
確定所述測試數據組中與所述標準參考數據組相似的待測試數據的數量，作為第三數量；
確定所述測試數據組中與所述測試數據組相似的待測試數據的數量，作為第四數量；
若所述第三數量大于所述第四數量，則所述測試數據組未發生數據漂移；
若所述第三數量小于所述第四數量，則所述測試數據組發生數據漂移。
2.根據權利要求1所述的一種基于最近鄰方法的數據漂移判別方法，其特征在于，
所述標準參考數據組的產生時間早于所述測試數據組的產生時間。
3.根據權利要求1所述的一種基于最近鄰方法的數據漂移判別方法，其特征在于，獲取測試數據組之前，所述方法還包括：
服務器確定測試數據窗口，所述測試數據窗口用于存儲所述測試數據組。
4.根據權利要求1所述的一種基于最近鄰方法的數據漂移判別方法，其特征在于，計算所述待測試數據與所述標準參考數據組中每個數據的距離，以及所述待測試數據與所述測試數據組中每個剩余數據的距離，包括：
基于歐式距離公式，計算所述待測試數據與所述標準參考數據組中每個數據的距離，以及所述待測試數據與所述測試數據組中每個剩余數據的距離；
所述歐式距離公式為：
其中，D(x,y)表示所述待測試數據與相應數據之間的距離，(x1，y1)表示所述待測試數據的坐標，(x2，y2)表示所述相應數據的坐標。
5.根據權利要求1所述的一種基于最近鄰方法的數據漂移判別方法，其特征在于，所述方法還包括：
若所述測試數據組發生漂移，則將數據漂移結果發送給相應的邊緣設備，以使所述邊緣設備對所述測試數據組進行相應的數據處理。
6.一種基于最近鄰方法的數據漂移判別裝置，其特征在于，所述裝置包括：
第一獲取模塊，用于獲取標準參考數據組；
第二獲取模塊，用于獲取測試數據組；
第一判斷模塊，用于針對所述測試數據組里每個待測試數據，基于最近鄰域算法，判斷該待測試數據與所述標準參考數據組的相似性，以及該待測試數據與所述測試數據組的相似性；
第二判斷模塊，用于根據所述測試數據組中每個待測試數據的相似性判斷結果，判斷所述測試數據組是否發生數據漂移；
針對所述測試數據組里每個待測試數據，基于最近鄰域算法，判斷該待測試數據與所述標準參考數據組的相似性，以及該待測試數據與所述測試數據組的相似性，包括：
計算所述待測試數據與所述標準參考數據組中每個數據的距離，以及所述待測試數據與所述測試數據組中每個剩余數據的距離；
基于所述待測試數據與所述標準參考數據組中每個數據的距離，以及所述待測試數據與所述測試數據組中每個剩余數據的距離，選取距離所述待測試數據最近的前K條數據，所述K為預設參數；
基于所述K條數據，判斷所述待測試數據與所述標準參考數據組和所述待測試數據組的相似性；
所述預設參數K為奇數；
基于所述K條數據，判斷所述待測試數據與所述標準參考數據組和所述待測試數據組的相似性，包括：
確定所述K條數據中屬于所述標準參考數據組的數據的數量，作為第一數量；
確定所述K條數據中屬于所述測試數據組的數據的數量，作為第二數量；
若所述第一數量大于所述第二數量，則所述待測試數據與所述標準參考數據組相似；
若所述第一數量小于所述第二數量，則所述待測試數據與所述待測試數據組相似；
根據所述測試數據組中每個待測試數據的相似性判斷結果，判斷所述測試數據組是否發生數據漂移，包括：
確定所述測試數據組中與所述標準參考數據組相似的待測試數據的數量，作為第三數量；
確定所述測試數據組中與所述測試數據組相似的待測試數據的數量，作為第四數量；
若所述第三數量大于所述第四數量，則所述測試數據組未發生數據漂移；
若所述第三數量小于所述第四數量，則所述測試數據組發生數據漂移。
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