【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，具体而言，涉及一种基于神经网络的数据处理方法及系统。
技术介绍
1、目前，大数据的应用越发广泛，对于数据检测具有快速、方便、灵活性高的优点。大数据不但能够提高人们利用数据的效率，预测未知的情况，而且在检测的准确性上有显著提高。
2、但是，当前很多数据检测困难，所以获取的检测数据少，不能够满足当前大数据的检测方法，导致用来检测的准确性不够准确。随意增加数据只是增加负样本，不能够提高正样本的预测准确性。数据少导致检测不够准确已经为检测不准确的重要原因。因此，需要解决如何现实生活获取的少量检测数据，扩展为大量数据，以满足提高数据检测准确性，是人们亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供了一种基于神经网络的数据处理方法及系统，用以解决现有技术中存的上述问题。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于神经网络的数据处理方法，包括：
3、获得检测数据；所述检测数据为多个时间点检测的与检测目标相关的数据；所述检测数据包含多...
【技术保护点】
1.一种基于神经网络的数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的数据处理方法，其特征在于，所述基于多个检测数据集合，进行类别关系检测，得到关系概率集合，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于神经网络的数据处理方法，其特征在于，所述基于所述曲线程度值、曲线类别值、边界数据、最低边界数据差值和最低边界时间，得到关系概率值，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的数据处理方法，其特征在于，数据处理网络的训练方法，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于神经网络的数据处理方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的数据处理方法，其特征在于，所述基于多个检测数据集合，进行类别关系检测，得到关系概率集合，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于神经网络的数据处理方法，其特征在于，所述基于所述曲线程度值、曲线类别值、边界数据、最低边界数据差值和最低边界时间，得到关系概率值，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的数据处理方法，其特征在于，数据处理网络的训练方法，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于神经网络的数据处理方法，其特征在于，所述将所述训练数据和关系概率集合中对应的关系概率输入数据处理网络，预测中间的时间点的检测数据，得到预测数据集合，包括：
6.根据权利要求4...
【专利技术属性】
技术研发人员：毛宁，
申请(专利权)人：成都星幔长庚科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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