[发明专利]一种设备状态评价方法、装置、设备及系统

权利要求书

1.一种设备状态评价方法，包括：

判断至少一种设备相关数据是否满足定量规则的评价条件，所述设备相关数据包括设备业务数据和外部环境数据中的至少一种；

若是，则利用定量规则对所述至少一种设备相关数据进行处理，确定设备状态评价结果；

若否，则利用机器学习模型对所述至少一种设备相关数据进行处理，确定设备状态评价结果，所述机器学习模型是依据设备相关数据样本进行训练得到。

2.如权利要求1所述的设备状态评价方法，判断所述至少一种设备相关数据是否满足定量规则的评价条件，包括：

判断所述至少一种设备相关数据是否属于所述定量规则的特征。

3.如权利要求2所述的设备状态评价方法，判断所述至少一种设备相关数据是否属于所述定量规则的特征，包括：

将所述至少一种设备相关数据输入所述定量规则；

根据所述定量规则的输出，判断所述至少一种设备相关数据是否属于所述定量规则的特征。

4.如权利要求2所述的设备状态评价方法，判断所述至少一种设备相关数据是否属于所述定量规则的特征，包括：

确定所述定量规则的至少一项特征；

匹配所述至少一种设备相关数据与所述至少一项特征；

根据匹配结果，判断所述至少一种设备相关数据是否属于所述定量规则的特征。

5.如权利要求1所述的设备状态评价方法，判断至少一种设备相关数据是否满足定量规则的评价条件，还包括：

在检测到所述至少一种设备相关数据更新时，判断更新的所述至少一种设备相关数据是否满足定量规则的评价条件。

6.如权利要求1所述的设备状态评价方法，当所述机器学习模型包括多个预测模型时，利用机器学习模型对所述至少一种设备相关数据进行处理，包括：

将所述至少一种设备相关数据输入所述多个预测模型；

根据各所述预测模型的预测结果确定所述设备状态评价结果。

7.如权利要求6所述的设备状态评价方法，利用机器学习模型对所述至少一种设备相关数据进行处理，还包括：

确定所述至少一种设备相关数据对所述设备状态评价结果的贡献值。

8.如权利要求7所述的设备状态评价方法，确定所述至少一种设备相关数据对所述设备状态评价结果的贡献值，包括：

当各所述预测结果包括所述至少一种设备相关数据的贡献值时，对各所述预测结果中所述至少一种设备相关数据的贡献值进行加权计算，确定所述至少一种设备相关数据对所述设备状态评价结果的贡献值。

9.如权利要求7所述的设备状态评价方法，在确定所述至少一种设备相关数据对所述设备状态评价结果的贡献值之后，还包括：

输出所述至少一种设备相关数据对所述设备状态评价结果的贡献值。

10.一种设备状态评价方法，包括：

判断至少一种设备相关数据样本是否满足定量规则的评价条件，所述设备相关数据样本包括设备业务数据和外部环境数据中的至少一种；

若是，则利用所述至少一种设备相关数据样本和对应的设备状态信息生成定量规则；

若否，则利用所述至少一种设备相关数据样本和对应的设备状态信息对机器学习模型进行训练，确定所述机器学习模型的参数值。

11.如权利要求10所述的设备状态评价方法，判断所述至少一种设备相关数据样本是否满足定量规则的评价条件，包括：

判断所述至少一种设备相关数据样本是否属于定量规则的特征。