基于强化学习的设备异常识别方法、装置及电子设备

本申请实施例公开了一种基于强化学习的设备异常识别方法、装置及电子设备，应用于异常检测技术领域，该方法包括：获取针对目标设备的多模态状态信息；通过强化学习确定所述多模态状态信息对应的时序差分误差信息；根据所述时序差分误差信息对初始决策树的节点权重进行调整得到目标决策树，其中，所述初始决策树是通过离线预训练得到的；通过所述目标决策树识别所述多模态状态信息对应的异常类型信息。不需要重新训练提升效率，也不需要大量基础标注样本降低成本。