基于无标签图表数据的模式识别方法、装置和计算机设备与流程

1.本技术涉及数据挖掘技术领域，特别是涉及一种基于无标签图表数据的模式识别方法、装置、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.图表是一种计算机生成的视觉形式，通常用形状、位置、颜色、大小和布局等视觉编码的组合来表示数据，例如散点图、折线图和柱状图等。一个设计良好的图表可以通过人类的感知和理解来促进有效的信息交流，并且可以帮助从数据中提取感兴趣的数据模式。模式是指数据中存在的有趣的事实，往往可以从数据的值的差异，变化趋势和相关性等方面表现。例如，在一个销售数据集中，某种商品连续五年蝉联销售量第一名就是一种模式。目前商业智能、在线学习、科学报告、媒体传播等诸多领域对从图表中挖掘和标注模式的需求也急剧增加，所采用的模式识别方式通常是基于监督学习的方式进行。然而，基于监督学习的模式识别对训练样本的要求较高，导致识别速度较慢。
3.因此，目前从图表数据中识别模式的方式存在识别效率低的缺陷。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高识别效率的基于无标签图表数据的模式识别方法、装置、计算机设备和存储介质。
5.一种基于无标签图表数据的模式识别方法，所述方法包括：接收到模式识别指令，获取待识别图表；根据所述待识别图表以及目标变分自编码器，获取所述待识别图表对应的第一低维表征；所述目标变分自编码器基于多个样本图表训练得到；获取用户根据所述待识别图表输入的待识别模式，并基于所述待识别模式以及所述第一低维表征获取所述待识别模式对应的第二低维表征；根据所述第一低维表征与所述第二低维表征的相似度，对所述待识别图表进行模式识别。
6.在其中一个实施例中，所述获取待识别图表，包括：获取包含预设编码类型的待处理图表；对所述待处理图表进行数据清洗，以将所述待处理图表的预设编码类型变更为目标编码类型，得到对应的待识别像素图，作为所述待识别图表。
7.在其中一个实施例中，所述方法还包括：获取包括多个样本图表的样本图表数据集；从所述样本图表数据集中获取第一样本图表；将所述第一样本图表输入待训练变分自编码器，获取所述待训练变分自编码器基于所述第一样本图表输出的重构样本图表；获取所述重构样本图表与所述第一样本图表的差异值，若所述差异值大于预设差
异阈值，根据所述差异值调整所述待训练变分自编码器的训练参数，从所述样本图表数据集中获取未输入的样本图表作为新的第一样本图表，返回所述将所述第一样本图表输入待训练变分自编码器的步骤；若所述差异值小于或等于预设差异阈值，将最后一次输出所述重构样本图表的待训练变分自编码器作为所述目标变分自编码器。
8.在其中一个实施例中，所述根据所述待识别图表以及目标变分自编码器，获取所述待识别图表对应的第一低维表征，包括：将所述待识别图表输入目标变分自编码器，获取所述目标变分自编码器的解码器输出的所述待识别图表对应的第一低维表征；所述解码器用于对所述待识别图表进行降维处理。
9.在其中一个实施例中，所述获取用户根据所述待识别图表输入的待识别模式，包括：获取多个待识别像素图；获取所述用户基于所述多个待识别像素图的选择指令，确定被选择的待识别像素图为候选像素图；所述候选像素图表征所述待识别像素图中存在待识别模式；针对每个所述候选像素图，获取所述用户基于该候选像素图输入的模式信息，作为该候选像素图对应的待识别模式。
10.在其中一个实施例中，所述基于所述待识别模式以及所述第一低维表征获取所述待识别模式对应的第二低维表征，包括：根据所述待识别模式，调整所述第一低维表征，以调整所述第一低维表征对应的待识别像素图中包含的模式信息；若调整后的待识别像素图中的模式信息仅包含所述待识别模式，确定调整后的第一低维表征为所述第二低维表征。
11.在其中一个实施例中，所述根据所述第一低维表征与所述第二低维表征的相似度，对所述待识别图表进行模式识别，包括：获取所述第一低维表征与所述第二低维表征的wasserstein距离，若所述wasserstein距离小于预设距离阈值，确定所述第一低维表征对应的待识别图表的模式为所述第二低维表征对应的待识别模式。
12.一种基于无标签图表数据的模式识别装置，所述装置包括：第一获取模块，用于接收到模式识别指令，获取待识别图表；第二获取模块，用于根据所述待识别图表以及目标变分自编码器，获取所述待识别图表对应的第一低维表征；所述目标变分自编码器基于多个样本图表训练得到；第三获取模块，用于获取用户根据所述待识别图表输入的待识别模式，并基于所述待识别模式以及所述第一低维表征获取所述待识别模式对应的第二低维表征；识别模块，用于根据所述第一低维表征与所述第二低维表征的相似度，对所述待识别图表进行模式识别。
13.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法的步骤。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执
行时实现上述的方法的步骤。
15.上述基于无标签图表数据的模式识别方法、装置、计算机设备和存储介质，通过在接收到模式识别指令时，利用待识别退保和目标变分自编码器获取待识别图表的第一低维表征，再获取用户基于待识别图表输入的待识别模式，基于待识别模式和第一低维表征获取待识别模式对应的第二低维表征，并根据第一低维表征和第二低维表征的相似度，对待识别图表进行模式识别。相较于传统的基于监督学习的方式进行模式识别，本方案利用变分自编码器以及待识别图表和待识别模式分别对应的低维表征，对待识别图表进行模式识别，提高了对图表数据的模式识别效率。
附图说明
16.图1为一个实施例中基于无标签图表数据的模式识别方法的应用环境图；图2为一个实施例中基于无标签图表数据的模式识别方法的流程示意图；图3(a)
‑
图3(d)为一个实施例中第二低维表征获取步骤的界面示意图；图4为另一个实施例中基于无标签图表数据的模式识别方法的流程示意图；图5为一个实施例中基于无标签图表数据的模式识别装置的结构框图；图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
17.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
18.本技术提供的基于无标签图表数据的模式识别方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。服务器104可以采集待识别图表数据，并且可以向终端102发送模式识别指令，终端102可以获取服务器发送的模式识别指令，并从服务器104中获取待识别图表，从而可以基于待识别图表进行模式识别。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机和平板电脑，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
19.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种基于无标签图表数据的模式识别方法，以该方法应用于图1中的终端为例进行说明，包括以下步骤：步骤s202，接收到模式识别指令，获取待识别图表。
20.其中，模式识别指令可以是针对待识别图表数据的指令，该指令可以指示终端102对待识别图表中的模式进行识别挖掘和标注，模式是指数据中存在的有趣的事实，往往可以从数据的值的差异，变化趋势和相关性等方面表现。例如，在一个销售数据集中，某种商品连续五年蝉联销售量第一名就是一种模式。模式识别指令可以通过服务器104触发，也可以通过用户手动触发，终端102可以接收到服务器104或用户触发的模式识别指令后，获取需要进行模式识别的待识别图表。终端102获取的待识别图表可以包括多种类型的数据，每种类型的图表数据可以包括多个待识别图表。例如，终端102可以从不同应用领域中采集图像数据集，例如电网仿真图表数据和交通状态图表数据，或是利用数据采集工具来获取网络上公开的图像数据集，例如散点图数据。同时终端102需保证采集的图表数据集应包含属
于同种可视化形式的图表数据。
21.其中，上述待识别图表可以是一种无标签图表数据，上述待识别图表可以是经过数据清洗后得到的数据，例如，在一个实施例中，获取待识别图表，包括：获取包含预设编码类型的待处理图表；对待处理图表进行数据清洗，以将待处理图表的预设编码类型变更为目标编码类型，得到对应的待识别像素图，作为待识别图表。本实施例中，图表可以包含多种编码类型，终端102可以在接收到模式识别指令后，可以获取多个待处理图表，每个待处理图表中可以包括预设编码类型，且这些预设编码类型可以不同，则终端102可以对待处理图表进行数据清洗，从而终端102可以将待处理图表的预设编码类型变更为统一的目标编码类型，得到对应的待识别像素图作为待识别图表。其中，终端102对上述待处理图表进行数据清洗是根据预定义的规则和程序批处理的半自动化方法实现，目的是保证图表数据集中的待处理图表大小相同、维度对应、可视化映射一致。例如，以电网仿真图表数据为例，在电网仿真过程中，会产生大量的故障模拟任务，每个模拟任务计算在故障发生后，电网各个节点的物理量变化，例如电压、频率等；这些大规模的仿真数据往往通过数据可视化，以折线图、像素图等形式进行呈现并用于分析；终端102可以将生成的像素图数据统一收集到数据仓库中，进行后续的清洗；由于电网仿真像素图的编码方式不统一，这一步需要对像素图进行统一的编码处理；其中包括数值范围和颜色映射范围的统一、像素图中节点数量、编号和排序的统一、编码的时间范围的统一；最终形成具有一致可视化编码的像素图数据集，从而终端102可以将其中的待识别像素图作为待识别图表。
22.步骤s204，根据待识别图表以及目标变分自编码器，获取待识别图表对应的第一低维表征；目标变分自编码器基于多个样本图表训练得到。
23.其中，待识别图表可以是终端102通过对采集的图表数据进行数据清洗后得到的图表。终端102可以利用待识别图表以及目标变分自编码器，获取待识别图表对应的第一低维表征。例如，终端102可以将待识别图表输入到目标变分自编码器中，并获取目标变分自编码器输出的待识别图表对应的第一低维表征。其中，第一低维表征可以是待识别图表经过变分自编码器降维后得到的一种向量，低维表征也可以被称为因子表征、因子分布等；目标变分自编码器可以是利用多个样本图表对待训练变分自编码器进行训练后得到的一种无监督的深度因子模型。变分自编码器（variational auto
‑
encoder，vae）是一类重要的生成模型，用于生成图像，而在本实施例中，终端102可以利用变分自编码器获取待识别图表的降维后得到的低维表征。
24.步骤s206，获取用户根据待识别图表输入的待识别模式，并基于待识别模式以及第一低维表征获取待识别模式对应的第二低维表征。
25.其中，待识别模式可以是用户基于待识别图表输入的感兴趣的模式，终端102可以根据待识别模式以及待识别图表的第一低维表征获取待识别模式对应的第二低维表征。例如，终端102可以基于待识别模式，对包含该模式的待识别图表的第一低维表征进行调整，从而使得待识别图表也会发生变化，进而终端102在待识别图表中仅包含待识别模式时得到待识别模式对应的第二低维表征。
26.步骤s208，根据第一低维表征与第二低维表征的相似度，对待识别图表进行模式识别。
27.其中，终端102可以获取待识别图表对应的第一低维表征，以及获取待识别模式对
应的第二低维表征，并且终端102可以获取第一低维表征和第二低维表征的相似度，从而终端102可以基于该相似度对待识别图表进行模式识别。例如，待识别图表可以包含多个，则第一低维表征也可以有多个，终端102可以获取每个第一低维表征与第二低维表征的相似度，得到多个相似度，从而终端102可以通过比较每个相似度的大小确定第二低维表征对应的待识别模式对应的待识别图表，从而将待识别模式标注至待识别图表中，完成对无标签图表数据的模式识别和标注。
28.上述基于无标签图表数据的模式识别方法中，通过在接收到模式识别指令时，利用待识别退保和目标变分自编码器获取待识别图表的第一低维表征，再获取用户基于待识别图表输入的待识别模式，基于待识别模式和第一低维表征获取待识别模式对应的第二低维表征，并根据第一低维表征和第二低维表征的相似度，对待识别图表进行模式识别。相较于传统的基于监督学习的方式进行模式识别，本方案利用变分自编码器以及待识别图表和待识别模式分别对应的低维表征，对待识别图表进行模式识别，提高了对图表数据的模式识别效率。
29.在一个实施例中，还包括：获取包括多个样本图表的样本图表数据集；从样本图表数据集中获取第一样本图表；将第一样本图表输入待训练变分自编码器，获取待训练变分自编码器基于第一样本图表输出的重构样本图表；获取重构样本图表与第一样本图表的差异值，若差异值大于预设差异阈值，根据差异值调整待训练变分自编码器的训练参数，从样本图表数据集中获取未输入的样本图表作为新的第一样本图表，返回将第一样本图表输入待训练变分自编码器的步骤；若差异值小于或等于预设差异阈值，将最后一次输出重构样本图表的待训练变分自编码器作为目标变分自编码器。
30.本实施例中，终端102可以对待训练变分自编码器进行训练，得到目标变分自编码器。终端102可以通过多个样本图表对待训练变分自编码器进行训练。例如，终端102可以获取包含多个样本图表的样本图表数据集。其中样本图表数据集中的多个样本图表可以是同一个领域的图表。终端102可以从样本图表数据集中获取一个样本图表作为第一样本图表，并将该第一样本图表输入待训练变分自编码器。其中，变分自编码器中包含有编码器和解码器。终端102可以利用待训练变分自编码器中的解码器对第一样本图表进行解码降维，得到第一样本图表的低维表征，终端102还可以利用待训练变分自编码器中的编码器将第一样本图表的低维表征进行重构，得到相应的像素图作为重构样本图表，从而完成对第一样本图表的解码和重构。
31.终端102还可以获取上述的重构样本图表和第一样本图表的差异值，若终端102检测到该差异值大于预设差异阈值，则终端102可以根据该差异值调整待训练变分自编码器的相关参数，例如解码器的解码参数和编码器的编码参数等，从而终端102可以利用调整参数后的待训练变分自编码器进行下一次的训练，终端102可以从样本图表数据集中获取未输入待训练变分自编码器的样本图表作为新的第一样本图表，并将新的第一样本图表输入上述调整后的待训练变分自编码器中，进行下一次的输出训练，直到终端102检测到最新输出的上述差异值小于或等于预设差异阈值，则终端102确定训练完成，并将最后一次输出重构样本图表的待训练变分自编码器作为目标变分自编码器，即最后一次输出重构样本图表的待训练变分自编码器的训练参数已经达到预设的相似度要求。终端102可以利用训练完成的目标变分自编码器获取待识别图表的第一低维表征，其中第一低维表征可以是目标变
分自编码器利用解码器对待识别图表降维后得到的低维表征。
32.通过本实施例，终端102可以基于多个样本图表数据对待训练变分自编码器进行训练，从而得到用于进行模式识别的目标变分自编码器，提高了对图表数据的模式识别效率。
33.在一个实施例中，根据待识别图表以及目标变分自编码器，获取待识别图表对应的第一低维表征，包括：将待识别图表输入目标变分自编码器，获取目标变分自编码器的解码器输出的待识别图表对应的第一低维表征；解码器用于对待识别图表进行降维处理。
34.本实施例中，终端102可以利用目标变分自编码器获取待识别图表的第一低维表征。其中，目标变分自编码器由一个解码器和编码器构成，用于学习图表的因子表征。终端102可以将待识别图表输入目标变分自编码器中，从而终端102可以获取目标变分自编码器的解码器输出的待识别图表对应的第一低维表征。其中，目标变分自编码器中的解码器可以是用于对待识别图表进行降维处理的解码器。目标变分自编码器解码得到的第一低维表征可以是一种向量数据。例如，待识别图表可以是一种待识别像素图，待识别像素图可以包括多个，形成相应的像素图数据集，终端102可以将上述经过数据清洗得到的待识别像素图数据集作为输入导入变分自动编码器；变分自动编码器首先通过解码器计算得到输入数据的低维表征，接着通过编码器将低维表征重构为像素图，通过优化输入图像和重构图像的损失，变分自动编码器最终将学习到最接近数据分布的像素图低维表征，从而得到上述第一低维表征。
35.通过本实施例，终端102可以利用目标变分自编码器对待识别图表进行降维处理得到第一低维表征，从而终端102可以利用第一低维表征对待识别图表进行模式识别和标注，提高了对图表数据的模式识别效率。
36.在一个实施例中，获取用户根据待识别图表输入的待识别模式，包括：获取多个待识别像素图；获取用户基于多个待识别像素图的选择指令，确定被选择的待识别像素图为候选像素图；候选像素图表征待识别像素图中存在待识别模式；针对每个候选像素图，获取用户基于该候选像素图输入的模式信息，作为该候选像素图对应的待识别模式。
37.本实施例中，终端102可以获取用户输入的感兴趣的待识别模式，例如用户可以通过终端102的可视化界面输入。其中，待识别图表可以是像素图数据形式，终端102可以获取多个待识别像素图并展示到可视化界面中，用户可以对待识别像素图进行选择，终端102可以获取用户对一个或多个待识别像素图的选择指令，将被选择的待识别像素图确定为候选像素图，即候选像素图中包含了用户感兴趣的模式。对于每个候选像素图，终端102可以获取用户基于该候选像素图输入的模式信息，作为该候选像素图对应的待识别模式。
38.另外，终端102在确定候选像素图后，还可以获取候选像素图中包含的待识别模式对应的第二低维表征。例如，在一个实施例中，基于待识别模式以及第一低维表征获取待识别模式对应的第二低维表征，包括：根据待识别模式，调整第一低维表征，以调整第一低维表征对应的待识别像素图中包含的模式信息；若调整后的待识别像素图中的模式信息仅包含待识别模式，确定调整后的第一低维表征为第二低维表征。
39.本实施例中，候选像素图可以是用户选择的包含其感兴趣的待识别模式的待识别像素图，则每个候选像素图可以有对应的第一低维表征。终端102可以根据待识别模式，调整候选像素图的第一低维表征，例如通过对第一低维表征进行数学运算等方式进行，而第
一低维表征变换时，其对应的待识别像素图包含的模式信息也会相应变化，当终端102检测到调整后的待识别像素图中包含的模式信息仅为待识别模式时，终端102可以确定调整后的第一低维表征作为待识别像素图对应的第二低维表征。
40.例如，如图3所示，图3为一个实施例中第二低维表征获取步骤的界面示意图。终端102可以构建可交互的可视化界面，并由其引导，在一部分图表数据中，用户通过交互分析的方式发现感兴趣的模式，并解析这些模式的因子表征。具体地，终端102可以首先将得到的待识别像素图数据和像素图的第一低维表征作为输入导入图3所示的可视化界面，并将图表数据如图3（a）中的界面聚类和投影展示，相似的图表的位置会更相近；其次，用户从聚类投影图中选择感兴趣的图表进行展示，并从中选择具有感兴趣的模式的图表，例如用户首先通过上述聚类投影图选择一部分感兴趣的像素图进行展示；并通过如图3（b）中的所示的聚类展示图，找到可能存在模式的像素图，作为候选展示在图3（d）中的界面中。终端102还可以通过如图3（c）中界面的因子交互操作，对找到的候选像素图的因子分布进行调整，调整过程中，像素图也会实时发生变化，直到终端102检测到生成的像素图中仅包含用户感兴趣的待识别模式时，此时该像素图的因子分布即为对应模式的因子分布；最后，终端102可以记录找到的模式及其因子分布，从而得到待识别模式对应的第二低维表征。需要说明的是，上述第二低维表征的获取过程还可以通过用户手动实现，例如，待识别模式有一种时，第二低维表征的获取可以通过终端102实现，待识别模式有多种时，可以通过用户实现获取第二低维表征。当通过用户获取时，用户选取得到候选像素图后，用户通过因子交互操作，对找到的候选像素图的因子分布进行调整，直到生成的像素图中仅包含用户感兴趣的模式，此时该像素图的因子分布即为对应模式的因子分布；最后，用户记录找到模式及其因子分布，从而得到第二低维表征。
41.通过上述实施例，终端102可以基于候选像素图的第一低维表征得到待识别模式的第二低维表征，从而可以基于第一低维表征和第二低维表征对待识别图表进行模式识别，提高了对图表数据的模式识别效率。
42.在一个实施例中，根据第一低维表征与第二低维表征的相似度，对待识别图表进行模式识别，包括：获取第一低维表征与第二低维表征的wasserstein距离，若wasserstein距离小于预设距离阈值，确定第一低维表征对应的待识别图表的模式为第二低维表征对应的待识别模式。
43.本实施例中，终端102获取到第一低维表征和第二低维表征后，可以基于第一低维表征和第二低维表征的相似度对待识别图表进行模式识别。其中，第一低维表征和第二低维表征的相似度可以基于wasserstein距离确定。其中，wasserstein距离是度量两个概率分布之间的距离，是在最优路径规划下的最小消耗，wesserstein距离又叫earth
‑
mover（推土机）距离。终端102可以获取第一低维表征与第二低维表征的wasserstein距离，若终端102检测到wasserstein距离大于或等于预设距离阈值，则终端102确定该第二低维表征对应的待识别模式不是第一低维表征对应的待识别图表的模式。若终端102检测到wasserstein距离小于预设距离阈值，则终端102确定该第二低维表征对应的待识别模式是第一低维表征对应的待识别图表对应的模式。其中，上述待识别图表和待识别模式可以包含多个，则终端102可以获取每个待识别图表的第一低维表征与每个第二低维表征的wasserstein距离，从而终端102可以按照wasserstein距离的大小将待识别图表分类到对
应的待识别模式。
44.例如，终端102可以将得到的模式图表及其因子表达进行记录，并将其与的像素图因子表达进行相似性计算，具体使用2阶wasserstein距离衡量相似性；终端102可以根据像素图数据集中每个待识别图表的相似性结果，将其归类到与之具有最大相似性值的模式。终端102对待识别图表进行模式识别后，还可以对其进行标注，每个待识别图表中可以标注多个模式。例如，终端102可以通过半监督的标注方法，用户需要在可视化界面中对一小部分的待识别图表的模式进行标注，并使用上述深度因子模型，即目标变分自编码器，学习有标签数据的分布并使用knn分类器对无标签数据进行分类；终端102也可以使用无监督的标注方法，用户需要在上述可视化界面中得出待识别模式的因子表征，从而终端102使用上述相似性计算来计算每个待识别图表的原始因子表征和模式的因子表征之间的距离，来实现分类。其中，knn(k
‑
nearestneighbor)为k最邻近分类算法，如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
45.通过本实施例，终端102可以基于wasserstein距离确定第一低维表征和第二低维表征的相似度，从而对待识别图表进行模式识别，提高了对图表数据的模式识别效率。
46.在一个实施例中，如图4所示，图4为另一个实施例中基于无标签图表数据的模式识别方法的流程示意图。包括以下流程：终端102可以首先采集图表数据，并进行数据清洗，得到待识别图表；其次终端102可以构建变分自编码器，并通过训练得到目标变分自编码器，终端102基于目标变分自编码器得到待识别图表的因子表征，即第一低维表征，通过可视化界面得到待识别模式的因子表征，即第二低维表征，并计算第一低维表征和第二低维表征的相似性，从而对待识别图表进行模式识别和标注。
47.其中，需要说明的是，上述部分过程也可以通过服务器104执行，例如，服务器104可以采集大规模的图表数据、服务器104可以对采集的图表数据进行数据清洗，服务器104可以构造无监督的深度因子模型，即目标变分自编码器，服务器104还可以基于目标变分子编码器得到待识别图表的第一低维表征。
48.通过上述实施例，终端102利用变分自编码器以及待识别图表和待识别模式分别对应的低维表征，对待识别图表进行模式识别，提高了对图表数据的模式识别效率。
49.应该理解的是，虽然图2及图4的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2及图4中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
50.在一个实施例中，如图5所示，提供了一种基于无标签图表数据的模式识别装置，包括：第一获取模块500、第二获取模块502、第三获取模块504和识别模块506，其中：第一获取模块500，用于接收到模式识别指令，获取待识别图表。
51.第二获取模块502，用于根据待识别图表以及目标变分自编码器，获取待识别图表对应的第一低维表征；目标变分自编码器基于多个样本图表训练得到。
52.第三获取模块504，用于获取用户根据待识别图表输入的待识别模式，并基于待识别模式以及第一低维表征获取待识别模式对应的第二低维表征。
53.识别模块506，用于根据第一低维表征与第二低维表征的相似度，对待识别图表进行模式识别。
54.在一个实施例中，上述第一获取模块500，具体用于获取包含预设编码类型的待处理图表；对待处理图表进行数据清洗，以将待处理图表的预设编码类型变更为目标编码类型，得到对应的待识别像素图，作为待识别图表。
55.在一个实施例中，上述装置还包括：训练模块，用于获取包括多个样本图表的样本图表数据集；从样本图表数据集中获取第一样本图表；将第一样本图表输入待训练变分自编码器，获取待训练变分自编码器基于第一样本图表输出的重构样本图表；获取重构样本图表与第一样本图表的差异值，若差异值大于预设差异阈值，根据差异值调整待训练变分自编码器的训练参数，从样本图表数据集中获取未输入的样本图表作为新的第一样本图表，返回将第一样本图表输入待训练变分自编码器的步骤；若差异值小于或等于预设差异阈值，将最后一次输出重构样本图表的待训练变分自编码器作为目标变分自编码器。
56.在一个实施例中，上述第二获取模块502，具体用于将待识别图表输入目标变分自编码器，获取目标变分自编码器的解码器输出的待识别图表对应的第一低维表征；解码器用于对待识别图表进行降维处理。
57.在一个实施例中，上述第三获取模块504，具体用于获取多个待识别像素图；获取用户基于多个待识别像素图的选择指令，确定被选择的待识别像素图为候选像素图；候选像素图表征待识别像素图中存在待识别模式；针对每个候选像素图，获取用户基于该候选像素图输入的模式信息，作为该候选像素图对应的待识别模式。
58.在一个实施例中，上述第三获取模块504，具体用于根据待识别模式，调整第一低维表征，以调整第一低维表征对应的待识别像素图中包含的模式信息；若调整后的待识别像素图中的模式信息仅包含待识别模式，确定调整后的第一低维表征为第二低维表征。
59.在一个实施例中，上述识别模块506，具体用于获取第一低维表征与第二低维表征的wasserstein距离，若wasserstein距离小于预设距离阈值，确定第一低维表征对应的待识别图表的模式为第二低维表征对应的待识别模式。
60.关于基于无标签图表数据的模式识别装置的具体限定可以参见上文中对于基于无标签图表数据的模式识别方法的限定，在此不再赘述。上述基于无标签图表数据的模式识别装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
61.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、运营商网络、nfc（近场通信）或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基
于无标签图表数据的模式识别方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
62.本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
63.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述的基于无标签图表数据的模式识别方法。
64.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的基于无标签图表数据的模式识别方法。
65.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（read
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only memory，rom）、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（random access memory，ram）或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（static random access memory，sram）或动态随机存取存储器（dynamic random access memory，dram）等。
66.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
67.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。