[发明专利]一种基于强化学习和知识图谱的设备故障溯因方法有效
| 申请号： | 202010737376.6 | 申请日： | 2020-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN112100392B | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 陈华钧;毕祯;陈名杨 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/33 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习和知识图谱的故障溯因方法，包括：(1)构建样本实例，编码样本实例，得到包含设备的节点表示、告警信息表示的样本实例表示，根据根因对编码得到根因关系表示；(2)基于强化学习构建策略网络，用于根据环境状态信息确定下一时刻的动作决策；(3)根据设定的时间步长阈值内动作决策结果构建奖励值，利用依据奖励值构建的损失函数更新策略网络参数、节点表示、告警信息表示、根因关系表示；(4)应用时，将实例表示作为策略网络的输入，利用策略网络获得接下来每个时刻里连接的设备节点，依据连接的每个设备节点追溯得到故障设备节点对应的根因设备节点。可以从故障节点开始溯因，通过因果链找到根因节点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 知识 图谱 设备 故障 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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