基于云端异常数据集构建与模型迭代优化监控方法

本发明提供一种基于云端异常数据集构建与模型迭代优化监控方法，S1、从分布式设备端获取异常数据并上传至云端平台；S2、对所述异常数据进行清洗与标准化处理，构建用于模型训练的数据集；S3、通过所述数据集训练多个深度学习模型并生成模型版本；S4、将所述模型版本部署至所述分布式设备端；S5、接收所述分布式设备端的运行反馈数据；S6、根据所述运行反馈数据判断是否触发模型再训练流程。有效解决现有系统缺乏平台化管理、模型数据版本混乱等问题，提升设备异常识别的准确性和运维效率，为设备的安全稳定运行提供有力保障。