基于多渠道融合的智能故障预测技术 |
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引用本文: | 白梦莹,米迅,张霁莹,刘经纬,韩华锦,黄楠.基于多渠道融合的智能故障预测技术[J].信息安全与通信保密,2023(10):27-38. |
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作者姓名: | 白梦莹 米迅 张霁莹 刘经纬 韩华锦 黄楠 |
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作者单位: | 天津航海仪器研究所 |
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摘 要: | 近年来,随着大数据和人工智能技术的不断发展,基于日志数据的智能故障预测方法逐渐受到关注。传统的基于日志数据的故障预测方法仅关注单一的需求属性,难以面向多维度预测需求进行适配调整。针对该问题,提出一种多渠道融合的智能故障预测模型Multi-Det,该模型采用机器学习和深度学习相融合的调度方式。通过特征提取和数据融合,面向用户不同属性需求进行系统模型适配,优化特定场景下的故障预测准确性和可靠性。为了验证Multi-Det的有效性,在公开数据集下对多个场景下的需求参数进行了实验对比,结果表明该方法能够有效适配不同故障预测需求,在特定场景下智能调整预测策略,为专业领域设备的维护和管理提供有力支持。
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关 键 词: | 日志数据 故障检测 多渠道融合 机器学习 深度学习 |
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