本申请公开了一种研发进度的异常预测方法及装置、存储介质和电子设备，涉及人工智能领域。该方法包括：获取第一目标数据集，其中，第一目标数据集中至少包括目标数据的统计信息值，其中，目标数据用于表示研发进度数据的波动特征，统计信息值用于表示目标数据的属性信息；根据预设算法一和自动编码器，对第一目标数据集中的数据进行处理，得到第二目标数据集，其中，第二目标数据集中的数据的波动特征强于第一目标数据集中的数据的波动特征；根据预设算法二和第二目标数据集，对研发进度进行异常预测。通过本申请，解决了相关技术中采用设定阈值的方式对研发进度进行异常预测时，难以提前做出异常预警，导致研发效率较低的问题。题。题。
【技术实现步骤摘要】
研发进度的异常预测方法及装置、存储介质和电子设备
[0001]本申请涉及人工智能领域，具体而言，涉及一种研发进度的异常预测方法及装置、存储介质和电子设备。
技术介绍
[0002]研发进度是精细化管理的重要数据基础，且研发进度由设计进度、编码进度、测试进度组成。目前相关技术中，针对研发进度的异常检测一般是由设定阈值来完成预警，即基于相关工作人员的任务已经超过规定期限而产生告警。具体为，根据DoD(完成标准)制定研发周期模型，并且根据研发周期模型会得到一个详细的完整的研发周期，即不同阶段需要在固定的时间节点完成。基于研发周期模型，对研发进度预先设置对应的工作周期和天数，若超过预先设置的工作周期和天数，则判定为研发进度滞后，并发出预警。
[0003]但是，采用设定阈值的方式来对研发进度发出预警，存在明显的弊端。由于研发内容、规模、资源投入等差异，会导致模型周期各不相同。故在项目推进的过程中，有时会出现潜在的进度异常情况。如果只根据人为设定阈值来判断是否发生进度异常，在发出异常预警的时候，任务进度已经超过了规定的时间。虽然可以将预警的时间提前，但这种方式灵活度低，反应速度慢，只能按照研发周期模型给定的时间，设置固定的预警时间，无法根据不同的任务进度的情况加以区分。
[0004]针对相关技术中采用设定阈值的方式对研发进度进行异常预测时，难以提前做出异常预警，导致研发效率较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0005]本申请的主要目的在于提供一种研发进度的异常预测方法及装置、存储介质和电子设备，以解决相关技术中采用设定阈值的方式对研发进度进行异常预测时，难以提前做出异常预警，导致研发效率较低的问题。
[0006]为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种研发进度的异常预测方法。该方法包括：获取第一目标数据集，其中，所述第一目标数据集中至少包括目标数据的统计信息值，其中，所述目标数据用于表示研发进度数据的波动特征，所述统计信息值用于表示所述目标数据的属性信息；根据预设算法一和自动编码器，对所述第一目标数据集中的数据进行处理，得到第二目标数据集，其中，所述第二目标数据集中的数据的波动特征强于所述第一目标数据集中的数据的波动特征，所述自动编码器用于在对所述第一目标数据集中的数据进行编码处理时加强所述第一目标数据集中的数据的波动特征；根据预设算法二和所述第二目标数据集，对所述研发进度进行异常预测。
[0007]进一步地，在获取第一目标数据集之前，所述方法还包括：获取第三目标数据集，其中，所述第三目标数据集中至少包括所述目标数据；根据所述第三目标数据集和滑动窗口算法，计算得到所述目标数据的统计信息值；将所述目标数据的统计信息值进行组合，得到所述第一目标数据集。
[0008]进一步地，在获取第三目标数据集之前，所述方法还包括：获取原始数据集中的原始数据，其中，所述原始数据为代表所述研发进度的数据；依据所述原始数据和所述滑动窗口算法，计算得到所述原始数据的L2范数和范数变化率；将所述L2范数和所述范数变化率进行组合，得到所述第三目标数据集。
[0009]进一步地，在获取原始数据集中的原始数据之前，所述方法还包括：根据目标设备，计算所述研发进度中已完成的工作量；根据所述已完成的工作量和预设公式，计算所述研发进度；将所述研发进度转化为向量表示，得到所述原始数据。
[0010]进一步地，根据预设算法二和所述第二目标数据集，对所述研发进度进行异常预测包括：根据所述预设算法二，确定所述第二目标数据集中的异常数值；依据所述异常数值对所述研发进度进行异常预测。
[0011]进一步地，依据所述异常数值对所述研发进度进行异常预测包括：若所述异常数值与预设值的差值大于第一预设值，则确定所述研发进度存在异常的可能性大于第一预设概率；若所述异常数值与预设值的差值小于第二预设值，则确定所述研发进度存在异常的可能性小于第二预设概率。
[0012]为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种研发进度的异常预测装置。该装置包括：第一获取单元，用于获取第一目标数据集，其中，所述第一目标数据集中至少包括目标数据的统计信息值，其中，所述目标数据用于表示研发进度数据的波动特征，所述统计信息值用于表示所述目标数据的属性信息；第一处理单元，用于根据预设算法一和自动编码器，对所述第一目标数据集中的数据进行处理，得到第二目标数据集，其中，所述第二目标数据集中的数据的波动特征强于所述第一目标数据集中的数据的波动特征，所述自动编码器用于在对所述第一目标数据集中的数据进行编码处理时加强所述第一目标数据集中的数据的波动特征；第一预测单元，用于根据预设算法二和所述第二目标数据集，对所述研发进度进行异常预测。
[0013]进一步地，所述装置还包括：第二获取单元，用于在获取第一目标数据集之前，获取第三目标数据集，其中，所述第三目标数据集中至少包括所述目标数据；第一计算单元，用于根据所述第三目标数据集和滑动窗口算法，计算得到所述目标数据的统计信息值；第一组合单元，用于将所述目标数据的统计信息值进行组合，得到所述第一目标数据集。
[0014]进一步地，所述装置还包括：第三获取单元，用于在获取第三目标数据集之前，获取原始数据集中的原始数据，其中，所述原始数据为代表所述研发进度的数据；第二计算单元，用于依据所述原始数据和所述滑动窗口算法，计算得到所述原始数据的L2范数和范数变化率；第二组合单元，用于将所述L2范数和所述范数变化率进行组合，得到所述第三目标数据集。
[0015]进一步地，所述装置还包括：第三计算单元，用于在获取原始数据集中的原始数据之前，根据目标设备，计算所述研发进度中已完成的工作量；第四计算单元，用于根据所述已完成的工作量和预设公式，计算所述研发进度；第一转化单元，用于将所述研发进度转化为向量表示，得到所述原始数据。
[0016]进一步地，所述第一预测单元包括：第一确定模块，用于根据所述预设算法二，确定所述第二目标数据集中的异常数值；第一预测模块，用于依据所述异常数值对所述研发进度进行异常预测。
[0017]进一步地，所述第一预测模块包括：第一处理子模块，用于若所述异常数值与预设值的差值大于第一预设值，则确定所述研发进度存在异常的可能性大于第一预设概率；第二处理子模块，用于若所述异常数值与预设值的差值小于第二预设值，则确定所述研发进度存在异常的可能性小于第二预设概率。
[0018]为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行上述的任意一项所述的研发进度的异常预测方法。
[0019]为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括一个或多个处理器和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述的任意一项所述的研发进度的异常预测方法。
[0020]通过本申请，采用以下本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种研发进度的异常预测方法，其特征在于，包括：获取第一目标数据集，其中，所述第一目标数据集中至少包括目标数据的统计信息值，其中，所述目标数据用于表示研发进度数据的波动特征，所述统计信息值用于表示所述目标数据的属性信息；根据预设算法一和自动编码器，对所述第一目标数据集中的数据进行处理，得到第二目标数据集，其中，所述第二目标数据集中的数据的波动特征强于所述第一目标数据集中的数据的波动特征，所述自动编码器用于在对所述第一目标数据集中的数据进行编码处理时加强所述第一目标数据集中的数据的波动特征；根据预设算法二和所述第二目标数据集，对所述研发进度进行异常预测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取第一目标数据集之前，所述方法还包括：获取第三目标数据集，其中，所述第三目标数据集中至少包括所述目标数据；根据所述第三目标数据集和滑动窗口算法，计算得到所述目标数据的统计信息值；将所述目标数据的统计信息值进行组合，得到所述第一目标数据集。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取第三目标数据集之前，所述方法还包括：获取原始数据集中的原始数据，其中，所述原始数据为代表所述研发进度的数据；依据所述原始数据和所述滑动窗口算法，计算得到所述原始数据的L2范数和范数变化率；将所述L2范数和所述范数变化率进行组合，得到所述第三目标数据集。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在获取原始数据集中的原始数据之前，所述方法还包括：根据目标设备，计算所述研发进度中已完成的工作量；根据所述已完成的工作量和预设公式，计算所述研发进度；将所述研发进度转化为向量表示，得到所述原始数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设算法二和所述第二目标数据集，对所述研发进度进行异常预测包括：根据所述预设算法二，确定所述第二目标数据集中的异常数值；依据所述异常数值对所述研发进度进行异常预测。6.根据权利要求5所...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘静，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。