[发明专利]一种监控系统报警信息过滤方法和系统有效
申请号: | 202010643264.4 | 申请日: | 2020-07-07 |
公开(公告)号: | CN111538643B | 公开(公告)日: | 2020-10-16 |
发明(设计)人: | 王世玉;高亮;郑聪;王俊;涂飞;黎成 | 申请(专利权)人: | 宝信软件(成都)有限公司 |
主分类号: | G06F11/30 | 分类号: | G06F11/30;G06F11/32;G06K9/62;G06N3/02 |
代理公司: | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人: | 张超 |
地址: | 610000 四川省成都市金牛区环交大智慧*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 监控 系统 报警 信息 过滤 方法 | ||
1.一种监控系统报警信息过滤方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:获取给定时间区间内的所有历史报警信息;
S2:根据每条报警信息属性相对于工作岗位的关联度进行首次标记,所述首次标记根据关联度由小到大分为三个等级,分别为:无需关注、一般关注和特别关注;
S3:获取与事件结果相关的报警信息,并将与事件结果相关的报警信息定义为事件相关报警信息,根据产生事件结果的原因,对所述事件相关报警信息进行辅助标记;
S4:根据所述事件相关报警信息的辅助标记,筛除与所述事件结果无直接关系的报警信息,得到有效报警信息;
S5:判断所述有效报警信息的首次标记,若所述有效报警信息的首次标记没有特别关注或一般关注,则根据每条有效报警信息属性相对于工作岗位的关联度重新进行首次标记,使得所述有效报警信息的首次标记至少有一个为特别关注或一般关注;
S6:提取经过步骤S5首次标记和辅助标记过的报警信息样本集,将所述样本集送入学习模型进行训练,生成分类模型;
S7:将通过人工进行首次标记和辅助标记的已知报警信息样本,送入所述分类模型进行测试,若测试结果准确率符合预期准确率,则使用所述分类模型对未知报警信息进行标记,并根据首次标记等级和辅助标记来显示报警信息。
2.根据权利要求1所述的监控系统报警信息过滤方法,其特征在于,若测试结果准确率不符合预期准确率,则重复步骤S2-S7。
3.根据权利要求2所述的监控系统报警信息过滤方法,其特征在于,当有延伸线接入或设备替换改造时,重新生成首次标记和辅助标记的已知报警信息样本。
4.根据权利要求1所述的监控系统报警信息过滤方法,其特征在于,所述报警信息属性包括线路、车站、子系统、设备类型、设备编号、设备品牌型号、设备安装位置、报警时间、报警类型和报警值;所述工作岗位包括站长、值班站长、站务、行调、电环调、维调和值班主任;所述辅助标记包括故障相关、联动相关、附属报警、施工产生、误报警和无。
5.根据权利要求4所述的监控系统报警信息过滤方法,其特征在于,对于同一工作岗位,辅助标记为附属报警的报警信息,其首次标记的等级低于其所附属的主报警的首次标记,所述主报警为与事件结果有直接关系的报警信息。
6.根据权利要求1所述的监控系统报警信息过滤方法,其特征在于,所述事件结果包括:维修工单的产生或执行、故障报警的设备在24小时内产生了维修工单、报警触发了联动和联动被确认执行。
7.根据权利要求1所述的监控系统报警信息过滤方法,其特征在于,通过决策树算法或神经网络算法训练所述学习模型。
8.根据权利要求1所述的监控系统报警信息过滤方法,其特征在于,所述监控系统报警信息包括设备本体故障报警、传感器检测报警、设备上报数值超限报警、设备动作状态报警和网络中断报警。
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