[发明专利]基于运维知识库的电网多媒体会议室设备维护方法和系统

权利要求书

1.一种基于运维知识库的电网多媒体会议室设备维护方法，其特征在于，所述方法包括：

基于设置在电网多媒体会议室设备上的传感器采集所述电网多媒体会议室设备的运行数据信息，以及基于HTTP传输协议将采集到的运行数据信息上传至运维服务器；

所述运维服务器判断所述运行数据信息是否存在异常；

若存在异常，所述运维服务器将异常的运行数据信息与运维知识库中的设备运行数据进行匹配，获取相互匹配的设备运行数据；

基于相互匹配的设备运行数据获取检索关键字，并根据所述检索关键字的标注在所述运维知识库中调取对应的故障处理方案；

对调取对应的故障处理方案进行概率预测，并根据预测结果进行可视化处理，以及将可视化处理结果推送至管理用户终端。

2.根据权利要求1所述的电网多媒体会议室设备维护方法，其特征在于，所述运维知识库包括数据更新步骤，具体为：

基于爬虫算法在互联网上爬取与电网多媒体会议室设备的相关故障处理方案，并按照爬取的时间顺序对所述相关故障处理方案进行唯一性编码标注；

基于NLP算法分析模型对所述相关故障处理方案进行检索关键字以及设备运行数据提取处理，并将提取到的检索关键字以及设备运行数据按照所述相关故障处理方案的唯一性编码进行标注；

利用Canopy-Kmeans聚类算法对已标注的检索关键字和设备运行数据以设备运行数据为中心进行聚类处理，将设备运行数据划分为K个聚簇；

基于索引引擎分别建立起K个聚簇中的检索关键字与相关故障处理方案的全文索引，以及更新至所述运维知识库。

3.根据权利要求2所述的电网多媒体会议室设备维护方法，其特征在于，所述基于NLP算法分析模型对所述相关故障处理方案进行检索关键字以及设备运行数据提取处理之前，包括：

所述NLP算法分析模型的输入端将相关故障处理方案拆分为以段或句的短文本。

4.根据权利要求2所述的电网多媒体会议室设备维护方法，其特征在于，所述利用Canopy-Kmeans聚类算法对已标注的检索关键字和设备运行数据以设备运行数据为中心进行聚类处理，将设备运行数据划分为K个聚簇，包括：

利用Canopy聚类算法对已标注的检索关键字和设备运行数据以设备运行数据为中心进行初步粗聚类，获得K个Canopy中心以及初步聚簇；

将K个Canopy中心以及初步聚簇作为Kmeans聚类算法的质心进行聚类，将设备运行数据划分为K个聚簇。

5.根据权利要求2所述的电网多媒体会议室设备维护方法，其特征在于，所述对调取对应的故障处理方案进行概率预测，包括：

基于贝叶斯概率预测模型来对调取对应的故障处理方案进行概率预测。

6.根据权利要求5所述的电网多媒体会议室设备维护方法，其特征在于，所述基于贝叶斯概率预测模型来对调取对应的故障处理方案进行概率预测的贝叶斯概率预测模型公式如下：

在对应的故障处理方案T＜A₁，A₂，A₃，…，A_n＞情况下，可能选择的V_i选作为故障处理方案的条件概率可用以下式子表示：

而对应的故障处理方案T＜A₁，A₂，A₃，…，A_n＞是相互独立的，则有：

将公式(2)和公式(3)代入公式(1)中，可得：

通过公式(4)即可计算出可能选择的方案作为故障处理方案的条件概率V_i；

其中，T＜A₁，A₂，A₃，…，A_n＞表示对应的故障处理方案，A_n表示第n个对应的故障处理方案；V_i表示选作为故障处理方案的条件概率；i＝1，2，3，…，m；j＝1，2，3，…，n。