摘要
本发明公开了基于人工智能的计算机设备故障监测系统及方法,涉及计算机设备故障监测技术领域。该系统包括数据接入、语义解析、知识图谱构建、动态语义关联、数据融合处理、决策输出和自适应优化模块。数据接入模块采集并标准化硬件、软件、网络数据;语义解析模块提取并增强语义标签;知识图谱构建模块形成数据语义关系网络;动态语义关联模块筛选潜在语义关系;数据融合处理模块生成多维特征向量;决策输出模块触发故障预警;自适应优化模块反哺知识图谱构建。方法通过事件驱动插值、动态权重融合、闭环反馈优化等,解决多源数据对齐、语义融合及动态适应问题,提升故障监测准确性和系统自适应性,适用于计算机设备的故障监测与预警。
技术关键词
计算机设备故障
语义标签
知识图谱构建
多维特征向量
语义关系网络
节点
监测系统
语义特征
动态
指标
新型故障
输出模块
数据采集单元
强化学习框架
广度优先搜索
系统为您推荐了相关专利信息
智能开关
异常信号
逻辑回归模型
电力载波通信模块
多维特征向量
深度学习融合
特征值
协方差矩阵
电子
线性回归算法
终端
知识关系构建
知识图谱构建
监测方法
网络安全防护
配电网保护整定
多维特征向量
历史故障数据
数字仿真模型
配电网运行数据