摘要
本发明涉及一种基于数据驱动的监控指标方案动态优化方法与系统,该方法通过响应预警失效事件,提取指标合理性特征与监测对象特征,并分别输入至双分支模型进行分类识别;融合层对两分支输出的概率进行加权融合,得到综合概率;结合专家知识库中的结构化规则,利用贝叶斯网络进行先验约束与后验修正;进一步采用Shapley值分解法计算归因权重,并根据归因误差与预设阈值的比较结果,触发特征重组或模型再训练,实现监控指标方案的闭环动态优化。系统包括数据采集、特征提取、双分支神经网络、融合层、贝叶斯网络推理、归因解释及在线诊断与反馈等模块,支持多源异构数据的融合处理与实时归因分析。本发明可提升系统预警准确性与运维效率。
技术关键词
归因
动态优化方法
指标
贝叶斯网络推理
分支
大坝安全监控
监测缺陷
专家知识库
对象
Softmax函数
动态优化系统
多源异构数据
误差
特征提取模块
后验概率
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