摘要
本发明公开了基于大数据的实验室安全异常预测系统,包括原始数据采集模块、数据优化模块、异常样本补偿模块、安全异常预测模型构建模块和实验室安全异常预测模块。本发明涉及实验室管理数据处理技术领域,具体是指基于大数据的实验室安全异常预测系统,本方案创新性地设计了异常样本补偿模块,实现了对稀缺异常样本的结构化和条件化补充;创新性地引入实验室身份特征向量,实现了实验人员层级下的个性化风险识别与精准预测;创新性地设计基于实验室身份特征向量的条件 Wasserstein 距离对抗目标函数,显著提升了合成异常样本的真实性与多样性;创新性地设计了身份安全风险预测损失函数,提高了模型在复杂动态实验室环境下的预测准确性。