一种分阶段模型部署的设备健康度评估方法

本发明公开了一种分阶段模型部署的设备健康度评估方法，属于特定计算模型技术领域，包括：将模型部署过程依次划分为初期阶段、中期阶段、后期阶段；对于初期阶段，通过专家评估法，根据采集得到的样本数据，得到设备健康度评分，设置评估规则；对于中期阶段，根据采集得到的样本数据，通过评估规则，得到设备健康度评分，划分样本数据，用于人工智能算法训练；对于后期阶段，根据训练得到的人工智能算法，得到设备健康度评分模型。分阶段模型部署策略覆盖设备从无数据到数据充足的所有阶段，确保健康度评估的连续性和可用性。通过专家评估法为人工智能算法的训练提供高质量的样本数据，提高模型训练质效，解决了现有技术中数据依赖性强问题。