基于机器学习的守时系统故障检测方法、系统、设备及存储介质

本说明书公开了一种基于机器学习的守时系统故障检测方法、系统、设备及存储介质，涉及系统故障检测领域，旨在解决难以通过传统方法建立有效的机理模型来进行故障检测与预测，从而影响了系统的可靠性和服务质量的问题。本发明包括：获取故障样本数据，生成特征向量；构建目标向量；对预构建的故障检测网络模型中隐藏层的权重矩阵和偏置向量进行随机初始化；计算隐藏层每个节点的激活值，基于多个激活值构建激活矩阵；隐藏层到输出层的连接权值；对故障检测网络模型进行训练直至收敛，得到最优模型；实时采集守时系统的运行状态数据，构建为故障特征集，输入至最优模型中，得到故障诊断结果。本发明提高了对守时系统故障检测的准确性和实时性。