基于机器学习的核心板故障预测系统、方法、装置及介质

本发明公开了基于机器学习的核心板故障预测系统、方法、装置及介质，包括数据采集模块、数据预处理模块、模型训练模块、数据融合模块、故障预测模块以及报警与反馈模块。数据采集模块采集核心板运行过程中的多模态数据，数据预处理模块对采集的数据进行预处理，模型训练模块基于历史故障数据构建并优化机器学习模型，对故障模式进行分类，数据融合模块对不同传感器的数据进行融合，生成统一的融合特征数据，故障预测模块通过训练好的机器学习模型分析核心板运行数据，预测故障发生时间和类型，报警与反馈模块在识别出故障时发出警报并生成故障报告。本发明提高了核心板故障预测的准确性以及核心板故障的响应效率，可应用于故障检测技术领域。