[发明专利]基于神经霍克斯过程的云边端系统故障预测方法在审
| 申请号： | 202211675019.7 | 申请日： | 2022-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN116248472A | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 吴翔;李荣华;秦宏超;高玉金;金福生;王国仁 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | H04L41/06 | 分类号： | H04L41/06;H04L41/142;H04L41/147;H04L41/0631;H04L9/40;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京圣州专利代理事务所(普通合伙) 11818 | 代理人： | 王宇航 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于神经霍克斯过程的云边端系统故障预测方法，将故障时间和故障类型分别以向量进行表示，然后通过向量求和得到故障的初始表示；基于图神经网络对故障的初始表示进行处理，将故障类型之间的相互影响关系附加于故障向量上，从而得到最终的故障向量表示；基于霍克斯过程建立故障预测模型，并通过数据驱动的方法对模型参数优化；最后，基于霍克斯故障预测模型对图神经网络输出的故障向量表示进行预测。本发明采用上述方法，准确建模故障类型之间相互影响关系，故障表示更加丰富和准确，对未来云边端系统中故障预测更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经 霍克斯 过程 云边端 系统故障 预测 方法 | ||
【主权项】：
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