申请/专利权人：中电九天智能科技有限公司

申请日：2023-11-20

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117743843A

主分类号：G06F18/214

分类号：G06F18/214;G06F18/241;G06N5/04;G06N5/025;G06F18/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了一种物联网设备故障根因的溯源方法、系统及存储介质，采集物联网设备的历史故障信息，并预处理获得序列化的故障数据。搭建包括注意力机制因果图构建模型和证据图大模型推理模型的溯源模型；采用序列化的故障数据训练溯源模型。在物联网设备发生故障时，根据目前时间节点的故障，通过训练后的溯源模型溯源到故障设备和多重根因设备。本发明利用多头注意力机制和独立性检验发掘设备历史故障中的因果关系。本发明构建的证据图大模型推理模型利用生成证据图的方式减轻图推理计算的复杂度并保证数据的有效性，同时利用大模型提示词工程对故障问题理解，通过生成的思维导图和答案，更能理解其推理过程，更容易追溯，具有较好的实用性。

主权项：1.一种物联网设备故障根因的溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：采集物联网设备的历史故障信息，并进行预处理使其序列化，获得序列化的故障数据；步骤S2：搭建溯源模型，所述溯源模型包括注意力机制因果图构建模型和证据图大模型推理模型；采用步骤S1的序列化的故障数据训练溯源模型：步骤S21：将序列化的故障数据输入注意力机制因果图构建模型；步骤S211：首先进行层归一化处理；步骤S212：再利用多头注意力机制捕捉序列中不同故障特征之间的关系；步骤S213：然后对多头注意力机制输出的结果进行独立性检验，分析不同故障类型之间的关联性，发掘序列化历史数据的因果图，并将其存储在图数据库；步骤S22：通过证据图大模型推理模型推导因果图的根因节点，进行故障的根因溯源；步骤S221：图数据库与大语言模型连接；步骤S222：针对输入的问题，理解问题的证据节点；利用余弦相似度模型匹配图数据库果节点对应的名称，提取果节点；步骤S223：根据理解的因果图信息，进行路径的发掘，构建出导致果节点的多条根因路径，然后融合所有的路径生成证据图；步骤S224：利用大模型的提示词工程，部署提示词模板，使大语言模型针对证据图进行重新理解，并生成理解问题后推理的思维导图，方便理解大模型的推导过程和答案；最终输出大模型推理的结果；步骤S3：在物联网设备发生故障时，根据目前时间节点的故障，通过训练后的溯源模型溯源到故障设备和多重根因设备。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中电九天智能科技有限公司 一种物联网设备故障根因的溯源方法、系统及存储介质

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