基于深度迁移学习的异常识别预警方法及装置

本发明公开了一种基于深度迁移学习的异常识别预警方法及装置，该方法包括：获取第一设备集合的用电数据与状态数据，对用电数据与状态数据进行预处理操作，得到预处理后的第一数据集合，将第一数据集合输入至预设的故障识别模型中进行训练，得到训练后的第一训练模型，获取第二设备集合的设备状态信息，对设备状态信息进行预处理操作，得到第二数据集合，将第二数据集合输入至第一训练模型重新训练，并基于深度迁移学习算法对所第一训练模型的中间层与权重进行调优操作，得到目标故障识别模型。可见，实施本发明能够利用深度迁移学习算法对预设的故障识别模型进行优化并对故障进行识别预警，有利于提高对设备运行状态监测与预警的效率与准确率。