用于设备安全识别的基于特征排序的模型训练系统及方法
申请号:CN202510599559
申请日期:2025-05-12
公开号:CN120781120A
公开日期:2025-10-14
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种用于设备安全识别的基于特征排序的模型训练系统及方法,包括:采集设备特征并将其划分为训练集和OOT集;对各个设备特征的取值进行分箱处理;分别确定各个设备特征每箱取值在训练集和OOT集上的第一特征排序和第二特征排序;根据第一特征排序和第二特征排序确定各个设备特征在训练集和OOT集上的排序相关性;根据排序相关性筛选目标设备特征进行训练。本发明通过对设备特征的分箱、排序,得到各设备特征在训练集和OOT集上的排序相关性;根据排序相关性来识别该设备特征是否为训练集和OOT集的噪音特征,从而采用剔除了噪音特征的目标设备特征来训练设备识别模型,以提高对存在安全隐患的设备的识别准确性。
技术关键词
设备特征
训练设备
模型训练系统
分箱
采集设备
模块
计算机可执行指令
模型训练方法
计算机程序产品
处理器
数据
标签
电子设备
存储器