提出基于卷积神经网络（CNN）的电力工程造价数据异常识别方法。经过采集和查找大量数据，进行预处理和特征提取后，设计了一个包含卷积层、池化层和全连接层的CNN模型来学习和识别异常造价数据的模式。实验证明，该方法在准确性和鲁棒性方面表现优秀，具有潜在的应用前景。
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