低压客户的档案异常检测方法、装置、电子设备及介质与流程

本技术涉及数据处理，尤其涉及一种低压客户的档案异常检测方法、装置、电子设备及介质。

背景技术：

1、在电力行业低压客户档案管理领域，档案信息的完整性与正确性直接关系到电费计算准确性及营销安全。

2、相关技术中，对低压客户档案的异常检测主要依赖人工校验的方式。人工校验在面对海量档案数据时，存在效率低下、主观性强且难以保证一致性的问题。

3、因此，亟需一种高效且准确的对低压客户的档案进行异常检测的方案。

技术实现思路

1、本技术实施例提供一种低压客户的档案异常检测方法、装置、电子设备及介质，用以达到高效且准确的对低压客户的档案进行异常检测的效果。

2、第一方面，本技术实施例提供一种低压客户的档案异常检测方法，包括：

3、获取低压客户的档案数据库；所述档案数据库中包括至少一条档案数据；

4、对所述档案数据库中的每一档案数据进行异常检测处理，得到异常结果；并将所述异常结果与所述每一档案数据进行标记处理，得到档案标记数据；其中，所述档案标记数据表征已关联异常结果的档案数据；

5、基于区间二型模糊综合评价模型，对所述档案标记数据进行质量评估处理，得到档案等级数据；其中，所述档案等级数据表征档案数据库中的每一档案数据的质量等级；

6、基于所述档案标记数据与所述档案等级数据，生成档案异常报表；其中，所述档案异常报表表征档案数据库的异常定位与风险特征分析报表。

7、在一种可能的实施方式中，所述档案数据包括档案表、工单表以及结算表；对所述档案数据库中的每一档案数据进行异常检测处理，得到异常结果，包括：

8、基于所述档案数据库中的每一档案数据的档案表、工单表以及结算表进行特征提取处理，得到关联特征向量；其中，所述关联特征向量表征从所述档案表、工单表和结算表中提取的跨表关联特征构成的多维向量；

9、基于广义马氏距离算法，根据所述关联特征向量、预设基准向量、预设全局协方差矩阵以及用户类型权重矩阵，确定距离参数向量；其中，所述距离参数向量表征档案数据库的每一档案数据与历史合规档案均值之间的马氏距离度量；

10、若确定所述距离参数向量中的距离参数大于第一预设阈值，则确定该距离参数对应的档案数据为异常档案数据；

11、若确定所述距离参数向量中的距离参数小于或等于第一预设阈值，则确定该距离参数对应的档案数据为正常档案数据。

12、在一种可能的实施方式中，基于区间二型模糊综合评价模型，对所述档案标记数据进行质量评估处理，得到档案等级数据，包括：

13、对所述档案标记数据进行编码处理，得到档案编码特征；其中，所述档案编码特征用于质量评估的完整度、准确率和规范度的特征信息；

14、基于区间二型模糊综合评价模型，对所述档案编码特征进行处理，得到档案等级数据。

15、在一种可能的实施方式中，基于区间二型模糊综合评价模型，对所述档案编码特征进行处理，得到档案等级数据，包括：

16、对所述档案编码特征进行缺失遍历处理，得到完整度得分；对所述档案编码特征进行准确率检测处理，得到准确率得分；对所述档案编码特征中的特征字段进行正则表达式匹配处理，得到规范度得分；

17、基于区间二型模糊综合评价模型的隶属度函数表，对所述完整度得分、所述准确率得分以及所述规范度得分进行处理，得到得分矩阵；其中，所述得分矩阵表征完整度得分、准确率得分和规范度得分经隶属度函数转换后得到的模糊评价矩阵；

18、基于预设权重向量对所述得分矩阵进行加权处理，得到等级向量；其中，所述等级向量表征档案数据中的每一档案数据的质量属于各等级的隶属度向量；

19、基于等级向量中的每一等级的中位数作为该等级的重心代表值；基于所述重心代表值，确定档案等级数据。

20、在一种可能的实施方式中，基于所述档案标记数据与所述档案等级数据，生成档案异常报表，包括：

21、根据所述档案标记数据与所述档案等级数据，确定全量档案数据；

22、采用多重分形谱分析算法，对所述全量档案数据进行处理，确定配分函数；其中，所述配分函数表征全量档案数据在不同尺度下异常概率测度的q阶矩函数；

23、基于所述配分函数，确定奇异指数与多重分形谱；其中，所述奇异指数表征错误分布局部分形结构的奇异强度；所述多重分形谱表征异常事件分布的多重分形谱宽与谱峰特征；

24、通过所述奇异指数与所述多重分形谱，对所述档案数据的异常进行定位，并生成所述档案异常报表。

25、在一种可能的实施方式中，获取低压客户的档案数据库，包括：

26、实时获取低压客户的档案数据；

27、基于赋范线性空间加权偏差模型，对所述档案数据进行校验处理，得到校验结果；

28、若确定所述校验结果指示出校验不通过，则向用户发出异常警告；

29、若确定所述校验结果指示出校验通过，则将该档案数据加入档案数据库。

30、在一种可能的实施方式中，基于赋范线性空间加权偏差模型，对所述档案数据进行校验处理，得到校验结果，包括：

31、对所述档案数据进行编码处理，得到档案编码向量；其中，所述档案编码向量表征档案数据各字段值经编码后形成的多维数值向量；

32、基于加权范数算法，对所述档案编码向量与预设基准向量进行处理，得到偏差值；

33、若确定所述偏差值大于或等于第二预设阈值，则确定该档案数据的校验结果为校验不通过；

34、若确定偏差值小于第二预设阈值，则确定该档案数据的校验结果为校验通过。

35、第二方面，本技术实施例提供一种低压客户的档案异常检测装置，包括：

36、获取模块，用于获取低压客户的档案数据库；所述档案数据库中包括至少一条档案数据；

37、处理模块，用于对所述档案数据库中的每一档案数据进行异常检测处理，得到异常结果；并将所述异常结果与所述每一档案数据进行标记处理，得到档案标记数据；

38、评估模块，用于基于区间二型模糊综合评价模型，对所述档案标记数据进行质量评估处理，得到档案等级数据；

39、生成模块，用于基于所述档案标记数据与所述档案等级数据，生成档案异常报表。

40、在一种可能的实施方式中，所述档案数据包括档案表、工单表以及结算表；处理模块，具体用于：

41、基于所述档案数据库中的每一档案数据的档案表、工单表以及结算表进行特征提取处理，得到关联特征向量；其中，所述关联特征向量表征从所述档案表、工单表和结算表中提取的跨表关联特征构成的多维向量；

42、基于广义马氏距离算法，根据所述关联特征向量、预设基准向量、预设全局协方差矩阵以及用户类型权重矩阵，确定距离参数向量；其中，所述距离参数向量表征档案数据库的每一档案数据与历史合规档案均值之间的马氏距离度量；

43、若确定所述距离参数向量中的距离参数大于第一预设阈值，则确定该距离参数对应的档案数据为异常档案数据；

44、若确定所述距离参数向量中的距离参数小于或等于第一预设阈值，则确定该距离参数对应的档案数据为正常档案数据。

45、在一种可能的实施方式中，评估模块，具体用于：

46、对所述档案标记数据进行编码处理，得到档案编码特征；其中，所述档案编码特征用于质量评估的完整度、准确率和规范度的特征信息；

47、基于区间二型模糊综合评价模型，对所述档案编码特征进行处理，得到档案等级数据。

48、在一种可能的实施方式中，评估模块，还用于：

49、对所述档案编码特征进行缺失遍历处理，得到完整度得分；对所述档案编码特征进行准确率检测处理，得到准确率得分；对所述档案编码特征中的特征字段进行正则表达式匹配处理，得到规范度得分；

50、基于区间二型模糊综合评价模型的隶属度函数表，对所述完整度得分、所述准确率得分以及所述规范度得分进行处理，得到得分矩阵；其中，所述得分矩阵表征完整度得分、准确率得分和规范度得分经隶属度函数转换后得到的模糊评价矩阵；

51、基于预设权重向量对所述得分矩阵进行加权处理，得到等级向量；其中，所述等级向量表征档案数据中的每一档案数据的质量属于各等级的隶属度向量；

52、基于等级向量中的每一等级的中位数作为该等级的重心代表值；基于所述重心代表值，确定档案等级数据。

53、在一种可能的实施方式中，生成模块，具体用于：

54、根据所述档案标记数据与所述档案等级数据，确定全量档案数据；

55、采用多重分形谱分析算法，对所述全量档案数据进行处理，确定配分函数；其中，所述配分函数表征全量档案数据在不同尺度下异常概率测度的q阶矩函数；

56、基于所述配分函数，确定奇异指数与多重分形谱；其中，所述奇异指数表征错误分布局部分形结构的奇异强度；所述多重分形谱表征异常事件分布的多重分形谱宽与谱峰特征；

57、通过所述奇异指数与所述多重分形谱，对所述档案数据的异常进行定位，并生成所述档案异常报表。

58、在一种可能的实施方式中，获取模块，具体用于：

59、实时获取低压客户的档案数据；

60、基于赋范线性空间加权偏差模型，对所述档案数据进行校验处理，得到校验结果；

61、若确定所述校验结果指示出校验不通过，则向用户发出异常警告；

62、若确定所述校验结果指示出校验通过，则将该档案数据加入档案数据库。

63、在一种可能的实施方式中，获取模块，还用于：

64、对所述档案数据进行编码处理，得到档案编码向量；其中，所述档案编码向量表征档案数据各字段值经编码后形成的多维数值向量；

65、基于加权范数算法，对所述档案编码向量与预设基准向量进行处理，得到偏差值；

66、若确定所述偏差值大于或等于第二预设阈值，则确定该档案数据的校验结果为校验不通过；

67、若确定偏差值小于第二预设阈值，则确定该档案数据的校验结果为校验通过。

68、第三方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括：存储器，处理器；

69、所述存储器存储计算机执行指令；

70、所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述处理器执行如上第一方面和/或第一方面各种可能的实施方式。

71、第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上第一方面和/或第一方面各种可能的实施方式。

72、第五方面，本技术实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面和/或第一方面各种可能的实施方式。

73、本技术实施例提供的一种低压客户的档案异常检测方法、装置、电子设备及介质，通过获取包含至少一条档案数据的低压客户档案数据库，对库内每一档案数据逐一开展异常检测处理得到异常结果，并将异常结果与对应档案数据进行关联标记，生成表征已关联异常结果的档案标记数据；再引入区间二型模糊综合评价模型对档案标记数据开展质量评估处理，得到表征每条档案数据质量等级的档案等级数据；最终结合档案标记数据与档案等级数据，生成涵盖档案数据库异常定位与风险特征分析的档案异常报表的手段，依托逐档案检测标记实现异常点的精准锚定，借助区间二型模糊综合评价模型适配低压客户档案数据的不确定性与模糊性特征，有效提升档案质量分级的客观性与准确性，再通过多维度数据融合生成标准化分析报表，实现低压客户档案异常高效筛查、质量精准分级与风险直观呈现的效果，为档案数据的整改优化与规范管理提供清晰的数据支撑与决策依据。