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龙图腾网获悉上海思源弘瑞自动化有限公司申请的专利一种模型训练及异常数据识别方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114818895B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210399453.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种模型训练及异常数据识别方法、装置、设备及介质是由马坤鹏;翟志祥;刘寒寒;杨浩巍设计研发完成，并于2022-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练及异常数据识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模型训练及异常数据识别方法、装置、设备及介质。该方法包括：根据样本油色谱数据中的至少两组样本已有特征值，确定每组样本已有特征值对应的扩充特征值；其中，不同组样本已有特征值为不同时间点采集的变压器油液中至少两种气体的含量值；根据所述至少两组样本已有特征值、所述至少两组样本已有特征值对应的扩充特征值，以及所述样本油色谱数据关联的异常数据标签，训练异常数据识别模型，用于识别油色谱数据中的异常数据。通过本发明实施例提供的技术方案，训练的异常数据识别模型准确性更高，进而可以实现基于该模型对油色谱数据中的异常数据进行更精准的识别。

本发明授权一种模型训练及异常数据识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 根据样本油色谱数据中的至少两组样本已有特征值，确定每组样本已有特征值对应的扩充特征值；其中，不同组样本已有特征值为不同时间点采集的变压器油液中至少两种气体的含量值； 根据所述至少两组样本已有特征值、所述至少两组样本已有特征值对应的扩充特征值，以及所述样本油色谱数据关联的异常数据标签，训练异常数据识别模型，用于识别油色谱数据中的异常数据； 其中，所述根据样本油色谱数据中的至少两组样本已有特征值，确定每组样本已有特征值对应的扩充特征值，包括：根据样本油色谱数据中每组样本已有特征值之间的相关性，确定每组样本已有特征值对应的第一扩充特征值；根据同一气体在不同组样本已有特征值中对应的含量值，确定每组样本已有特征值对应的第二扩充特征值；第一扩充特征值是指同一时刻采集的气体已有特征值对应的扩充特征值；第二扩充特征值是指不同时刻采集的气体已有特征值对应的扩充特征值； 其中，根据同一气体在不同组样本已有特征值中对应的含量值，确定每组样本已有特征值对应的第二扩充特征值，包括：根据目标气体在第一组样本已有特征值和第二组样本已有特征值中对应的含量值，确定所述目标气体的绝对增长量和或相对增长率，并将所述绝对增长量和或相对增长率作为所述第二组样本已有特征值对应的第二扩充特征值；其中，所述第一组样本已有特征值的采集时间点早于所述第二组样本已有特征值的采集时间点； 其中，所述根据样本油色谱数据中每组样本已有特征值之间的相关性，确定每组样本已有特征值对应的第一扩充特征值，包括： 采用秩和校验法，针对每种气体，先确定每一气体与其他气体已有特征值的偏差，再将所有偏差求和，得到该气体的总评分，将总评分的分值作为该气体的关联值，从而得到每组样本已有特征值对应的至少两个气体的关联值； 针对每组样本已有特征值对应的至少两个气体的关联值，按照评分值大小进行排序，选择评分高的一个或多个气体的关联值，作为样本油色谱数据的第一扩充特征值，以确定每组样本已有特征值对应的第一扩充特征值。

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