电脑主板异常识别方法及系统

本发明公开了电脑主板异常识别方法及系统，涉及计算机硬件诊断与维护技术领域，包括以下步骤：实时采集主板上的电压、温度及电流信号参数；对所述信号参数进行预处理以提取特征；将预处理后的特征数据输入预训练的机器学习模型，所述模型基于历史故障案例训练生成。本发明提出电脑主板异常识别方法及系统通过实时采集主板电压、温度及电流信号参数，并利用预训练的机器学习模型进行异常模式识别，显著提高了主板异常检测的准确性和实时性，能识别显性故障，还能捕捉隐蔽性、间歇性和关联性强的潜在异常，有效降低了漏报和误报率，结合时间序列分析和频谱分析，增强了瞬时异常的捕捉能力，使异常定位更加精准。