基于机器学习的中间件故障预警方法和系统
授权
摘要

本发明公开了基于机器学习的中间件故障预警方法和系统,该方法包括如下步骤:(1)实时采集电力信息系统中间件的数据;(2)进行安全性验证;(3)对电力信息系统中间件的历史日志数据和实时日志数据进行预处理;(4)以预处理后的中间件的历史日志数据和实时日志数据作为输入,对基于机器学习的分类算法进行训练,形成故障分类器;(5)通过基于机器学习的回归算法分析中间件指标值与中间件故障的关系,拟合故障特征函数,并基于故障特征函数和故障分类器进行故障预警的实时判断。本发明有效克服了电力信息系统故障诊断时效差、准确度低、无法提前预警等问题,实现了基于电力信息系统中间件的实时故障预警,可保障系统安全、高效运行。

基本信息
专利标题 :
基于机器学习的中间件故障预警方法和系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN111027615A
申请号 :
CN201911237337.3
公开(公告)日 :
2020-04-17
申请日 :
2019-12-05
授权号 :
CN111027615B
授权日 :
2022-06-10
发明人 :
李叶飞王松云姜丽丽陈国琳厉文婕钱柱中
申请人 :
江苏方天电力技术有限公司;南京大学
申请人地址 :
江苏省南京市江宁区苏源大道58号
代理机构 :
南京泉为知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 :
许丹丹
优先权 :
CN201911237337.3
主分类号 :
G06K9/62
IPC分类号 :
G06K9/62  G06N20/00  G06Q50/06  G06F16/18  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-06-10 :
授权
2020-05-12 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20191205
2020-04-17 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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