[发明专利]基于机器学习的ICT系统故障分析及辅助判别方法在审
| 申请号： | 201911309131.7 | 申请日： | 2019-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN111104483A | 公开（公告）日： | 2020-05-05 |
| 发明（设计）人： | 李国栋;张楸;郑蓉蓉;赵子岩;王晨辉;韩笑;张冰;李雅西;袁洲;高金京;陈亮;严莉 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学;国网山东省电力公司信息通信公司;国家电网有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F40/289;G06F40/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 史双元 |
| 地址： | 102206 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于文本分类机器学习技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的ICT系统故障分析及辅助判别方法，包括：将现有的故障信息以及处理方案进行文本分词预处理；清洗文本特征无关的分词并建立语料库；将语料库中的词语按照它所在文章的出现频率和重要性度量来建立词频矩阵，并计算文本之间的相似度；对词频矩阵进行聚类，引入calinski_harabaz分数对聚类结果进行评估，依据聚类结果建立分类明确的故障信息和解决方案的映射表；当实际故障出现时，将描述该故障的信息文本连同现有故障信息文本进行聚类，根据聚类结果中得出的故障所属类别，查找故障信息和解决方案映射表，调出相应的解决方案辅助工作人员进行故障分析处理。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 ict 系统故障 分析 辅助 判别 方法 | ||
【主权项】：
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