基于红狐优化算法的分布式CatB肌体检测方法及设备技术

本发明专利技术提供了一种基于红狐优化算法的分布式CatB肌体检测方法及设备。所述方法包括：步骤1：对原始肌体数据进行预处理；步骤2：构建类别性特征梯度提升树CatB模型，使用改进红狐优化算法对类别性特征梯度提升树CatB模型的参数进行分布式优化；步骤3：将最优参数代入优化后的类别性特征梯度提升树CatB模型，读取预设数量的肌体数据集进行模型训练；步骤4：将训练完毕的模型用于肌体异常检测。本发明专利技术可以有效地推动相关检测行业的智能化发展，提高肌体检测的效率和准确性，有着重要的社会和经济意义。义。义。

【技术实现步骤摘要】
基于红狐优化算法的分布式CatB肌体检测方法及设备


[0001]本专利技术实施例涉及肌体异常检测
，尤其涉及一种基于红狐优化算法的分布式CatB肌体检测方法及设备。

技术介绍

[0002]当今，肌体异常检测领域中常用的技术包括传统的统计学方法和机器学习方法。传统的统计学方法主要包括控制图、时间序列分析和异常统计方法等。这些方法是从数据分布的角度出发，分析数据与正常情况的差异，从而确定数据是否异常。这些方法通常基于特定的假设，例如数据呈正态分布或服从某种特定的分布，但是现实数据往往不具备这种特殊性质，因此这些方法可能会出现误报或漏报的情况。相对于传统的统计学方法，机器学习方法在肌体异常检测领域中得到了越来越广泛的应用。机器学习方法是通过从大量的数据中学习模式和规律，进而进行异常检测。常用的机器学习方法包括基于概率模型的方法、基于分类器的方法和基于聚类的方法等。这些方法在许多实际应用中表现出色，但也存在一些缺陷，如需要大量的标注数据、模型参数的选择和调整等问题。此外，由于肌体数据往往是高度机密和敏感的，隐私保护也是机器学习方法面临的一个挑战。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于红狐优化算法的分布式CatB肌体检测方法，其特征在于，包括：步骤1：对原始肌体数据进行预处理；步骤2：构建类别性特征梯度提升树CatB模型，使用改进红狐优化算法对类别性特征梯度提升树CatB模型的参数进行分布式优化；步骤3：将最优参数代入优化后的类别性特征梯度提升树CatB模型，读取预设数量的肌体数据集进行模型训练；步骤4：将训练完毕的模型用于肌体异常检测。2.根据权利要求1所述的基于红狐优化算法的分布式CatB肌体检测方法，其特征在于，所述对原始肌体数据进行预处理，包括：对原始肌体数据进行数据清洗、数据去重、数据归一化和特征选择。3.根据权利要求2所述的基于红狐优化算法的分布式CatB肌体检测方法，其特征在于，步骤2具体包括：步骤2.1：创建spark环境sc，将训练集划分为若干个子集，每个子集放置于一个节点上，采用类别性特征梯度提升树CatB算法训练子模型，得到一个基础的分布式类别性特征梯度提升树CatB算法模型；步骤2.2：引入改进红狐优化算法，确定适宜度函数和解空间范围，对类别性特征梯度提升树CatB参数进行优化。4.根据权利要求3所述的基于红狐优化算法的分布式CatB肌体检测方法，其特征在于，步骤2.2具体包括：步骤2.2.1：种群初始化，在主节点Spark Drive上，初始化整个种群的信息，并使用parallelize函数将个体分配到节点上；步骤2.2.2：计算适宜值，每个分区的适宜值计算之后会通过broadcast广播变量进行同步更新，将最适宜值进行广播；步骤2.2.3：红狐个体向最优个体进行移动，重新计算适宜值并排序，将最优个体进行广播更新，根据种群更新条...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈宏伟，吴涛，
申请(专利权)人：湖北工业大学，
类型：发明
国别省市：