基于人工智能的设备预测性维护方法及装置

本发明实施例提供的一种基于人工智能的设备预测性维护方法及装置，涉及数据处理技术领域，通过识别数据的统计特性，关注变化最显著的特征，调整模型焦点。且，特征提取模型的训练样本集基于异常评估结果调整，能够对异常数据进行抑制，保护模型不受这些数据的干扰，能够优化特征提取的效果。量子态建模能够更好地捕捉数据中的非线性关系，避免传统线性降维算法的信息损失，从而提升降维后特征的表达力。本发明实施例通过基于量子态振幅的数据压缩和优化特征提取，提升了模型的预测精度和可靠性，确保输入到分类器模型的数据质量，减少误判风险。