[发明专利]处理器系统故障的预测与诊断方法和装置在审
| 申请号： | 201910980020.2 | 申请日： | 2019-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN110727553A | 公开（公告）日： | 2020-01-24 |
| 发明（设计）人： | 付宇卓;刘婷;戴宗哲;吉学刚;曹德明;申子正 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学;中通客车控股股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F11/22 | 分类号： | G06F11/22;G06F11/26;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 31237 上海思微知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 曹廷廷 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种处理器系统故障的预测与诊断方法和装置，处理器系统故障的预测与诊断方法包括以下步骤：利用数据清洗方法，构建结构化的故障样本数据集；利用贝叶斯网络模型，建立处理器系统故障的传播关系网络；利用LSTM网络，级联所述贝叶斯网络模型，对所述处理器系统的故障进行预测和诊断。所述处理器系统故障的预测与诊断装置适用于执行所述处理器系统故障的预测与诊断方法。该方法可以利用数据驱动的方式实现处理器系统“故障源‑系统失效行为”的双向概率推理，并利用模型级联的方式实现处理器系统故障的失效类型预测。 | ||
| 搜索关键词： | 处理器系统 预测 诊断 贝叶斯网络模型 级联 方法和装置 故障样本 关系网络 失效类型 失效行为 数据清洗 数据驱动 诊断装置 故障源 结构化 数据集 构建 推理 概率 传播 网络 | ||
【主权项】：
1.一种处理器系统故障的预测与诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS100：利用数据清洗方法，构建结构化的故障样本数据集；/nS200：利用贝叶斯网络模型，建立处理器系统故障的传播关系网络；/nS300：利用LSTM网络，级联所述贝叶斯网络模型，对所述处理器系统的故障进行预测和诊断。/n
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