CN116879684A - 一种异常线路判断方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请提供的一种异常线路判断方法及系统，由于线路异常指示对应的设备线路异常信息多种多样，不同的设备线路异常信息对状态识别的影响程度不同，为了提高线程的精确性，在生成线程的配置范例时，先基于每个异常方向对应的记录罗列区分情况描述信息对设备线路异常信息进行挑选，从若干个异常方向中确定比较重要的目标异常方向，进而基于线路异常指示中目标异常方向对应的目标设备线路异常信息搭建配置范例，这样的配置范例在线程配置时可以提高线程的精确性，规避了线程存在的缺陷，从而保障了线路异常描述信息的可靠性和置信度。

Description

一种异常线路判断方法及系统

技术领域

本申请涉及数据判断技术领域，具体而言，涉及一种异常线路判断方法及系统。

背景技术

电力线路是将变、配电所与各电能用户或用电设备联接起来，由电源端（变、配电所）向负荷端（电能用户或用电设备）输送和分配电能的导体回路。电力线路按电压高低分，有高压线路和低压线路。高压线路指1kV及以上电压的电力线路，低压线路指1kV以下的电力线路。也有的将1kV至10kV或35kV的电力线路称为中压线路，35kV以上至110kV或220kV的电力线路称为高压线路，而将220kV或330kV以上的电力线路称为超高压线路。

在传统的电力线路异常判断技术中，通常采用的是人工进行判断（具体判断方式比如：在一条线路的中点位置搭接一个故障判断设备，确定哪边出现故障，确定中故障的电路段中在选取一个中点搭接一个故障判断设备，如此确定出故障的位置），不仅浪费大量的人力和财力，且判断准确度不高。因此，亟需一种技术方案以改善上述技术问题。

发明内容

为改善相关技术中存在的技术问题，本申请提供了一种异常线路判断方法及系统。

第一方面，提供一种异常线路判断方法，所述方法包括：获得设备线路异常信息集合，获得所述设备线路异常信息集合中每个异常方向的设备线路异常信息所对应的异常种类；所述设备线路异常信息集合包括交互应用中若干个线路异常指示对应的设备线路异常信息，所述线路异常指示存在对应的异常记录；基于相同异常方向对应的每个异常种类计算记录罗列区分情况，基于相同异常方向对应的每个异常种类的记录罗列区分情况计算记录罗列区分情况描述信息，得到所述每个异常方向对应的记录罗列区分情况描述信息；结合所述记录罗列区分情况描述信息，从所述每个异常方向中确定目标异常方向；基于相同线路异常指示中所述目标异常方向对应的目标设备线路异常信息搭建配置范例，将线路异常指示对应的异常记录确定为配置范例对应的配置记录；结合所述配置范例和所述配置记录对原始异常线路识别线程进行配置，得到目标异常线路识别线程；所述目标异常线路识别线程用于识别所述交互应用中的线路异常种类；通过所述目标异常线路识别线程确定出线路异常描述信息。

在一种独立实施的实施例中，所述获得所述设备线路异常信息集合中每个异常方向的设备线路异常信息所对应的异常种类，包括：基于相同异常方向对应的若干个设备线路异常信息构成关键信息集合，得到所述每个异常方向对应的关键信息集合；分别对每个关键信息集合进行分类处理，得到所述每个异常方向对应的异常种类信息；所述分类处理包括有效分类处理和无效分类处理中的其中一种或者两种，所述异常种类信息包括相同异常方向对应的若干个异常种类；其中，所述有效分类处理表征划分出异常信息处理的步骤，所述无效分类处理表征不能划分出异常信息处理的步骤。

在一种独立实施的实施例中，所述基于相同异常方向对应的每个异常种类计算记录罗列区分情况，基于相同异常方向对应的每个异常种类的记录罗列区分情况计算记录罗列区分情况描述信息，得到所述每个异常方向对应的记录罗列区分情况描述信息，包括：对每个异常种类中相同种类的异常记录进行整合，得到所述每个异常种类对应的原始记录罗列情况信息；对相同异常方向对应的原始记录罗列情况信息进行整合，得到所述每个异常方向对应的目标记录罗列情况信息；基于相同异常方向对应的异常种类的原始记录罗列情况信息和目标记录罗列情况信息计算记录百分比信息，得到所述每个异常种类对应的记录百分比信息；所述记录百分比信息包括每个种类的异常记录对应的记录百分比；基于相同异常种类对应的记录百分比信息计算记录罗列区分情况，得到所述每个异常种类对应的记录罗列区分情况；基于相同异常方向对应的每个异常种类的记录罗列区分情况确定记录罗列区分情况的变化情况，将记录罗列区分情况的变化情况确定为记录罗列区分情况描述信息，得到所述每个异常方向对应的记录罗列区分情况描述信息。

在一种独立实施的实施例中，所述结合所述记录罗列区分情况描述信息，从所述每个异常方向中确定目标异常方向之前，所述方法还包括：基于相同异常方向对应的异常种类的记录百分比信息和记录罗列区分情况计算回归分析指标信息，得到每个异常种类对应的原始回归分析指标信息；对相同异常方向对应的每个异常种类的原始回归分析指标信息进行整合，得到每个异常方向对应的目标回归分析指标信息；当目标回归分析指标信息与指定回归分析指标信息不相同时，将不相同的方向确定为待定异常方向；基于每个待定异常方向对应的记录罗列区分情况描述信息，从所述每个待定异常方向中确定所述目标异常方向。

在一种独立实施的实施例中，所述结合所述记录罗列区分情况描述信息，从所述每个异常方向中确定目标异常方向，包括：将记录罗列区分情况描述信息符合回归分析要求的异常方向确定为目标异常方向；所述回归分析要求包括记录罗列区分情况描述信息呈现单一变化和复合变化中的其中一种或者两种。

在一种独立实施的实施例中，所述基于相同线路异常指示中所述目标异常方向对应的目标设备线路异常信息搭建配置范例，包括：结合所述目标设备线路异常信息对应的异常种类的记录罗列区分情况，对所述目标设备线路异常信息进行数据转换，得到优化设备线路异常信息；基于相同线路异常指示中每个优化设备线路异常信息搭建配置范例。

在一种独立实施的实施例中，所述结合所述配置范例和所述配置记录对原始异常线路识别线程进行配置，得到目标异常线路识别线程，包括：将所述配置范例输入所述原始异常线路识别线程，得到所述配置范例对应的回归分析记录；结合所述配置记录和所述回归分析记录计算配置量化评估，结合所述配置量化评估调试所述原始异常线路识别线程的线程系数，直到符合收敛要求，得到所述目标异常线路识别线程。

在一种独立实施的实施例中，所述方法还包括：获得与所述配置范例的状态触发时刻的时刻区分大于回归分析时刻区分的范例确定为测评范例；所述测评范例是基于线路异常指示中所述目标异常方向对应的目标设备线路异常信息得到的；将所述配置范例和所述测评范例分别输入所述目标异常线路识别线程，得到所述配置范例对应的第一回归分析记录和所述测评范例对应的第二回归分析记录；结合所述第一回归分析记录和所述第二回归分析记录，对所述目标异常线路识别线程进行可靠性校验；通过可靠性校验的目标异常线路识别线程用于识别所述交互应用中的线路异常种类。

在一种独立实施的实施例中，所述结合所述第一回归分析记录和所述第二回归分析记录，对所述目标异常线路识别线程进行可靠性校验，包括：结合所述第二回归分析记录对所述目标异常线路识别线程进行精确性校验，得到精确性校验结果；结合所述第一回归分析记录和所述第二回归分析记录，对所述目标异常线路识别线程进行稳定性校验，得到稳定性校验结果；结合所述精确性校验结果和所述稳定性校验结果得到可靠性校验结果。

在一种独立实施的实施例中，所述结合所述第一回归分析记录和所述第二回归分析记录，对所述目标异常线路识别线程进行稳定性校验，得到稳定性校验结果，包括：分别对所述第一回归分析记录和所述第二回归分析记录进行分类处理，得到所述第一回归分析记录对应的第一分类数据和所述第二回归分析记录对应的第二分类数据；所述第一分类数据和所述第二分类数据均包括若干个分类记录；对所述第一回归分析记录和所述第二回归分析记录进行记录种类分类，对每个分类记录中相同种类的回归分析记录进行整合，得到所述每个分类记录对应的中间记录罗列情况信息；基于相同分类数据对应的每个中间记录罗列情况信息计算所述每个分类记录的记录百分比区分；分别从所述第一分类数据和所述第二分类数据对应的每个记录百分比区分中确定目标百分比区分，得到第一目标百分比区分和第二目标百分比区分；结合所述第一目标百分比区分和所述第二目标百分比区分之间的区分，确定所述稳定性校验结果。

在一种独立实施的实施例中，所述配置范例包括有效配置范例和无效配置范例，所述测评范例包括有效测评范例和无效测评范例，所述有效配置范例和所述有效测评范例对应的目标有效记录，所述无效配置范例和所述无效测评范例对应目标无效记录；所述结合所述第一回归分析记录和所述第二回归分析记录，对所述目标异常线路识别线程进行稳定性校验，得到稳定性校验结果，包括：获得若干个记录分类目标值；结合所述记录分类目标值，将每个第一回归分析记录和每个第二回归分析记录划分为回归分析有效记录和回归分析无效记录，得到每个记录分类目标值对应的回归分析有效记录和回归分析无效记录；结合所述有效配置范例对应的回归分析有效记录和目标有效记录、所述无效配置范例对应的回归分析无效记录和目标无效记录，计算所述每个记录分类目标值对应的第一有效记录回归分析准确度和第一无效记录回归分析错误度，结合所述有效测评范例对应的回归分析有效记录和目标有效记录、所述无效测评范例对应的回归分析无效记录和目标无效记录，计算所述每个记录分类目标值对应的第二有效记录回归分析准确度和第二无效记录回归分析错误度；基于每个第一有效记录回归分析准确度和第一无效记录回归分析错误度生成第一描述方式，获得所述第一描述方式与空间向量组成的第一范围，基于每个第二有效记录回归分析准确度和第二无效记录回归分析错误度生成第二描述方式，获得所述第二描述方式与空间向量组成的第二范围；结合所述第一范围和所述第二范围之间的区分，确定所述稳定性校验结果。

在一种独立实施的实施例中，所述结合所述第一回归分析记录和所述第二回归分析记录，对所述目标异常线路识别线程进行稳定性校验，得到稳定性校验结果，包括：分别对所述第一回归分析记录和所述第二回归分析记录进行分类处理，得到所述第一回归分析记录对应的第一分类数据和所述第二回归分析记录对应的第二分类数据；所述第一分类数据和所述第二分类数据均包括若干个分类记录；计算所述第一分类数据和所述第二分类数据对应的目标回归分析指标信息，得到第一回归分析指标信息和第二回归分析指标信息；结合所述第一回归分析指标信息和所述第二回归分析指标信息之间的区分，确定所述稳定性校验结果。

在一种独立实施的实施例中，所述结合所述第一回归分析记录和所述第二回归分析记录，对所述目标异常线路识别线程进行稳定性校验，得到稳定性校验结果，包括：获得每个配置范例和测评范例对应的目标记录；从第一回归分析记录和第二回归分析记录中获得目标种类的回归分析记录确定为参考记录；将相同范例对应的参考记录和目标记录进行关联，确定所述配置范例对应的第一关联成功数目和所述测评范例对应的第二关联成功数目；结合所述配置范例对应的参考记录数目和第一关联成功数目，计算第一关联度，结合所述测评范例对应的参考记录数目和第二关联成功数目，计算第二关联度；结合所述配置范例对应的范例数目和第一关联成功数目，计算第三关联度，结合所述测评范例对应的范例数目和第二关联成功数目，计算第四关联度；结合所述第一关联度和所述第二关联度之间的区分、以及所述第三关联度和所述第四关联度之间的区分，确定所述稳定性校验结果。

第二方面，提供一种异常线路判断系统，包括互相之间通信的处理器和存储器，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现上述的方法。

本申请实施例所提供的异常线路判断方法及系统，通过获得设备线路异常信息集合，获得设备线路异常信息集合中每个异常方向的设备线路异常信息所对应的异常种类，设备线路异常信息集合包括交互应用中若干个线路异常指示对应的设备线路异常信息，线路异常指示存在对应的异常记录，基于相同异常方向对应的每个异常种类计算记录罗列区分情况，基于相同异常方向对应的每个异常种类的记录罗列区分情况计算记录罗列区分情况描述信息，得到每个异常方向对应的记录罗列区分情况描述信息，基于记录罗列区分情况描述信息，从每个异常方向中确定目标异常方向，基于相同线路异常指示中目标异常方向对应的目标设备线路异常信息搭建配置范例，将线路异常指示对应的异常记录确定为配置范例对应的配置记录，基于配置范例和配置记录对原始异常线路识别线程进行配置，得到目标异常线路识别线程，目标异常线路识别线程用于识别交互应用中的线路异常种类。这样，针对交互应用中的线路异常指示，配置异常线路识别线程来识别异常的线路异常指示，可以提高线路异常种类的识别精确性。进一步的，由于线路异常指示对应的设备线路异常信息多种多样，不同的设备线路异常信息对状态识别的影响程度不同，为了提高线程的精确性，在生成线程的配置范例时，先基于每个异常方向对应的记录罗列区分情况描述信息对设备线路异常信息进行挑选，从若干个异常方向中确定比较重要的目标异常方向，进而基于线路异常指示中目标异常方向对应的目标设备线路异常信息搭建配置范例，这样的配置范例在线程配置时可以提高线程的精确性，规避了线程存在的缺陷，从而保障了线路异常描述信息的可靠性和置信度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本申请实施例所提供的一种异常线路判断方法的流程图。

具体实施方式

为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本申请技术方案做详细的说明，应当理解本申请实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明，而不是对本申请技术方案的限定，在不冲突的情况下，本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。

请参阅图1，示出了一种异常线路判断方法，该方法可以包括以下步骤S202-步骤S212所描述的技术方案。

步骤S202，获得设备线路异常信息集合，获得设备线路异常信息集合中每个异常方向的设备线路异常信息所对应的异常种类；设备线路异常信息集合包括交互应用中若干个线路异常指示对应的设备线路异常信息，线路异常指示存在对应的异常记录。

其中，设备线路包括设备与设备之间的线路连接或设备内部的线路连接。本申请中的电力线路异常指代的是设备与设备之间连接异常或者设备内部线路的连接异常等情况。

本申请主要针对的是电力设备线路异常判断，本申请设备可以包括输、变、配、用端的各类电力一次和二次设备。如：变压器、JP柜、开关设备、继电保护装置、补偿装置、保护装置、测量装置、融合终端、监测终端等。

本申请主要对电力设备线路是否异常进行检测。这样一来，能够有效的保证设备的正常运行（比如：在设备与设备之间线路连接异常，可能导致两个设备不能正常运行、出现故障等问题，这样就需要确定出线路异常的具体位置，这样本技术领域人员能够更快的对异常线路进行修复，同理设备内部的线路异常也可以根据上述方法进行位置确定，这样能尽可能降低相关技术领域人员的工作量，修复线路异常点）。

其中，异常种类包括：设备离线、根据主站点表配置的SOE异常事件以及设备状态异常等。

一个线路异常指示对应若干个设备线路异常信息，也就是，一个线路异常指示对应若干个异常方向的设备线路异常信息。可以理解，相同线路异常指示对应的设备线路异常信息可以是基于当前线路异常指示确定的，比如，将当前线路异常指示对应的整合信息确定为一个异常方向对应的设备线路异常信息。相同线路异常指示对应的设备线路异常信息也可以是基于当前线路异常指示和历史线路异常指示确定的，比如，将基于当前线路异常指示和历史线路异常指示之间的状态区分确定的线路异常指示区分确定为一个异常方向对应的设备线路异常信息。

可以理解，设备线路异常信息集合对应的每个线路异常指示是已知是否为异常状态的线路异常指示。也就是，线路异常指示存在对应的异常记录。比如，若线路异常指示是线路异常种类，则对应的异常记录为异常记录或无效记录，若线路异常指示是有效线路异常指示，则对应的异常记录为有效异常记录或有效记录。

对相同异常方向对应的若干个设备线路异常信息进行分类处理可以得到该异常方向对应的若干个异常种类。不同异常方向对应的设备线路异常信息是分开进行分类处理的。一个异常种类对应一个关键信息范围，每个设备线路异常信息归入关键信息数值落入的关键信息范围所对应的异常种类中。

具体地，可以获得交互应用中若干个线路异常指示，对每个虚拟线路异常指示进行分析，得到每个线路异常指示对应的设备线路异常信息，将每个设备线路异常信息构成设备线路异常信息集合。可以对设备线路异常信息集合中相同异常方向的设备线路异常信息进行分类处理，得到每个异常方向分别对应的若干个异常种类。当然，也可以从其他设备直接获得设备线路异常信息集合和设备线路异常信息集合对应的每个异常种类。

步骤S204，基于相同异常方向对应的每个异常种类计算记录罗列区分情况，基于相同异常方向对应的每个异常种类的记录罗列区分情况计算记录罗列区分情况描述信息，得到每个异常方向对应的记录罗列区分情况描述信息。

其中，记录罗列区分情况用于表示异常种类中不同记录的分布区分。记录罗列区分情况可以是基于异常种类中不同记录的记录百分比之间的区分得到的。记录罗列区分情况描述信息用于表示相同异常方向对应的每个记录罗列区分情况的变化情况。可以理解，一个异常方向对应的每个异常种类是有序排列的。对相同异常方向对应的每个记录罗列区分情况的变化情况进行分析，可以得到记录罗列区分情况描述信息。

具体地，可以基于相同异常方向对应的每个异常种类中不同种类异常记录的记录百分比计算每个异常种类对应的记录罗列区分情况，进而可以对相同异常方向对应的每个记录罗列区分情况的变化情况进行分析来计算记录罗列区分情况描述信息，从而得到每个异常方向分别对应的记录罗列区分情况描述信息。

步骤S206，基于记录罗列区分情况描述信息，从每个异常方向中确定目标异常方向。

具体地，由于记录罗列区分情况描述信息可以表征每个异常种类的记录罗列区分情况的变化情况，针对具有稳定变化情况的设备线路异常信息，将其用于配置线程，可以让线程更好地学习到设备线路异常信息和异常记录之间的联系，配置得到的线程会更稳定。因此，可以基于记录罗列区分情况描述信息，对设备线路异常信息进行挑选，从大量的异常方向中挑选出有利于线程配置的异常方向确定为目标异常方向。可以将记录罗列区分情况描述信息符合稳定变化情况的异常方向确定为目标异常方向。

步骤S208，基于相同线路异常指示中目标异常方向对应的目标设备线路异常信息搭建配置范例，将线路异常指示对应的异常记录确定为配置范例对应的配置记录。

其中，目标设备线路异常信息是指目标异常方向对应的设备线路异常信息。

具体地，在确定目标异常方向后，可以基于相同线路异常指示中目标异常方向对应的目标设备线路异常信息搭建配置范例，将一个线路异常指示中目标异常方向对应的目标设备线路异常信息进行组合，得到一个配置范例，配置范例对应的配置记录为对应的线路异常指示对应的异常记录。

步骤S210，基于配置范例和配置记录对原始异常线路识别线程进行配置，得到目标异常线路识别线程；目标异常线路识别线程用于识别交互应用中的线路异常种类。

其中，原始异常线路识别线程是指待配置的异常线路识别线程。目标异常线路识别线程是指已配置的、配置完成的异常线路识别线程。将待识别是否异常的线路异常指示的设备线路异常信息输入目标异常线路识别线程，基于线程的输出数据可以确定该线路异常指示的状态识别结果，确定该线路异常指示是否有异常。

具体地，可以基于配置范例和配置记录对原始异常线路识别线程进行配置，通过有效配置，最终可以得到目标异常线路识别线程。

在一种可能实施的实施例中，可以将关键信息挑选部分也确定为线程的构成部分，搭建一个一体化的线程。比如，异常线路识别线程包括关键信息挑选线程和状态识别线程。将设备线路异常信息集合输入原始异常线路识别线程，通过关键信息挑选线程对设备线路异常信息集合进行分类处理，通过关键信息挑选线程计算记录罗列区分情况和记录罗列区分情况描述信息，通过关键信息挑选线程从每个异常方向中确定目标异常方向。然后，关键信息挑选线程将线路异常指示中目标异常方向对应的目标设备线路异常信息输入状态识别线程，基于由线路异常指示中目标异常方向对应的目标设备线路异常信息搭建的配置范例和配置范例对应的配置记录对状态识别线程进行线程配置，调试状态识别线程的线程系数。最终得到的目标异常线路识别线程包括已确定目标异常方向的关键信息挑选线程和已配置的状态识别线程。在线程应用时，将待识别的线路异常指示的设备线路异常信息输入目标异常线路识别线程，线程中的关键信息挑选线程从所有的设备线路异常信息中自动挑选出目标异常方向的设备线路异常信息输入状态识别线程，状态识别线程对目标异常方向的设备线路异常信息进行数据处理，输出状态识别结果。

在一种可能实施的实施例中，可以获得测评范例，基于测评范例对目标异常线路识别线程进行线程评估，将通过线程评估的目标异常线路识别线程应用于识别交互应用中的线路异常种类。其中，线程评估可以包括精确性校验和稳定性校验中的其中一种或者两种。

步骤S212，通过所述目标异常线路识别线程确定出线路异常描述信息。

上述的异常线路判断方法中，通过获得设备线路异常信息集合，获得设备线路异常信息集合中每个异常方向的设备线路异常信息所对应的异常种类，设备线路异常信息集合包括交互应用中若干个线路异常指示对应的设备线路异常信息，基于相同异常方向对应的每个异常种类计算记录罗列区分情况，基于相同异常方向对应的每个异常种类的记录罗列区分情况计算记录罗列区分情况描述信息，得到每个异常方向对应的记录罗列区分情况描述信息，基于记录罗列区分情况描述信息，从每个异常方向中确定目标异常方向，基于相同线路异常指示中目标异常方向对应的目标设备线路异常信息搭建配置范例，将线路异常指示对应的异常记录确定为配置范例对应的配置记录，基于配置范例和配置记录对原始异常线路识别线程进行配置，得到目标异常线路识别线程，目标异常线路识别线程用于识别交互应用中的线路异常种类。这样，针对交互应用中的线路异常指示，配置异常线路识别线程来识别异常线路的线路异常指示，可以提高线路异常种类的识别精确性。进一步的，由于线路异常指示对应的设备线路异常信息多种多样，不同的设备线路异常信息对状态识别的影响程度不同，为了提高线程的精确性，在生成线程的配置范例时，先基于每个异常方向对应的记录罗列区分情况描述信息对设备线路异常信息进行挑选，从若干个异常方向中确定比较重要的目标异常方向，进而基于线路异常指示中目标异常方向对应的目标设备线路异常信息搭建配置范例，这样的配置范例在线程配置时可以提高线程的精确性，规避了线程存在的缺陷，从而保障了线路异常描述信息的可靠性和置信度。

在一种可能实施的实施例中，获得设备线路异常信息集合中每个异常方向的设备线路异常信息所对应的异常种类，包括：基于相同异常方向对应的若干个设备线路异常信息构成关键信息集合，得到每个异常方向对应的关键信息集合；分别对每个关键信息集合进行分类处理，得到每个异常方向对应的异常种类信息；分类处理包括有效分类处理和无效分类处理中的其中一种或者两种，异常种类信息包括相同异常方向对应的若干个异常种类；其中，所述有效分类处理表征划分出异常信息处理的步骤，所述无效分类处理表征不能划分出异常信息处理的步骤。

具体地，为了评估设备线路异常信息的有效性，需要先对设备线路异常信息进行分类，然后计算记录罗列区分情况描述信息。关于异常种类，可以获得相同异常方向对应的若干个设备线路异常信息构成关键信息集合，从而得到每个异常方向分别对应的关键信息集合，针对任意一个关键信息集合，可以对关键信息集合进行分类处理，将关键信息集合中的设备线路异常信息划分到若干个组别中，得到若干个异常种类，一个异常种类代表一个组别，相同异常方向对应的每个异常种类构成异常种类信息，最终得到每个异常方向分别对应的异常种类信息。

上述实施例中，不同异常方向的设备线路异常信息分开进行分类处理，并且在进行分类处理时支持多样的分类处理方式，灵活性较高。

在一种可能实施的实施例中，基于相同异常方向对应的每个异常种类计算记录罗列区分情况，基于相同异常方向对应的每个异常种类的记录罗列区分情况计算记录罗列区分情况描述信息，得到每个异常方向对应的记录罗列区分情况描述信息，包括：对每个异常种类中相同种类的异常记录进行整合，得到每个异常种类对应的原始记录罗列情况信息；对相同异常方向对应的原始记录罗列情况信息进行整合，得到每个异常方向对应的目标记录罗列情况信息；基于相同异常方向对应的异常种类的原始记录罗列情况信息和目标记录罗列情况信息计算记录百分比信息，得到每个异常种类对应的记录百分比信息；记录百分比信息包括每个种类的异常记录对应的记录百分比；基于相同异常种类对应的记录百分比信息计算记录罗列区分情况，得到每个异常种类对应的记录罗列区分情况；基于相同异常方向对应的每个异常种类的记录罗列区分情况确定记录罗列区分情况的变化情况，将记录罗列区分情况的变化情况确定为记录罗列区分情况描述信息，得到每个异常方向对应的记录罗列区分情况描述信息。

其中，原始记录罗列情况信息包括相同个异常种类中不同种类的异常记录的记录数目，比如，原始记录罗列情况信息包括一个异常种类中有效记录的数目、无效记录的数目。目标记录罗列情况信息包括相同异常方向下不同种类的异常记录的记录数目，比如，目标记录罗列情况信息包括相同异常方向下有效记录的总数目、无效记录的总数目。将相同异常方向对应的每个原始分类的原始记录罗列情况信息进行汇总，可以得到目标记录罗列情况信息。记录百分比信息包括每个种类的异常记录对应的记录百分比，记录百分比是基于原始记录罗列情况信息和目标记录罗列情况信息中相同种类异常记录对应的数据的比值得到的，比如，针对一个异常种类，基于原始记录罗列情况信息中有效记录数目和目标记录罗列情况信息中有效记录总数目的比值得到该异常种类对应的有效记录百分比。

具体地，线路异常指示存在对应的异常记录，那么线路异常指示对应的设备线路异常信息和异常记录也存在关联关系。比如，若某一线路异常指示对应的异常记录为有效记录，那么该线路异常指示对应的线路异常指示区分这个设备线路异常信息也可以对应有效记录。可以对每个异常种类中设备线路异常信息对应的相同种类的异常记录进行整合，基于异常种类中不同种类异常记录的数目得到原始记录罗列情况信息，进而对相同异常方向对应的原始记录罗列情况信息进行整合，基于相同异常方向下不同种类异常记录的数目得到目标记录罗列情况信息。接着，可以基于相同异常方向对应的异常种类的原始记录罗列情况信息和目标记录罗列情况信息计算记录百分比信息，具体可以基于原始记录罗列情况信息和目标记录罗列情况信息中相同种类的异常记录对应的数据计算记录百分比，得到各种异常记录分别对应的记录百分比，一个异常种类中各种异常记录对应的记录百分比构成异常种类对应的记录百分比信息。然后，可以基于相同异常种类对应的记录百分比信息计算记录罗列区分情况，比如，记录百分比信息包括有效记录百分比和无效记录百分比，可以直接将有效记录百分比和无效记录百分比的比值确定为记录罗列区分情况，也可以对有效记录百分比和无效记录百分比的比值进行优化处理得到记录罗列区分情况。

在得到每个异常种类分别对应的记录罗列区分情况后，由于相同异常方向对应的每个异常种类是有序排列的，可以按照异常种类排序，分析相同异常方向对应的每个异常种类的记录罗列区分情况的变化情况，将记录罗列区分情况的变化情况确定为记录罗列区分情况描述信息，从而得到每个异常方向对应的记录罗列区分情况描述信息。

上述实施例中，基于原始记录罗列情况信息和目标记录罗列情况信息计算记录百分比信息，基于记录百分比信息可以快速计算得到记录罗列区分情况。将相同异常方向对应的每个异常种类的记录罗列区分情况变化情况确定为记录罗列区分情况描述信息，可以快速得到记录罗列区分情况描述信息。

在一种可能实施的实施例中，基于记录罗列区分情况描述信息，从每个异常方向中确定目标异常方向之前，方法还包括：基于相同异常方向对应的异常种类的记录百分比信息和记录罗列区分情况计算回归分析指标信息，得到每个异常种类对应的原始回归分析指标信息；对相同异常方向对应的每个异常种类的原始回归分析指标信息进行整合，得到每个异常方向对应的目标回归分析指标信息；当目标回归分析指标信息与指定回归分析指标信息不相同时，将不相同的方向确定为待定异常方向；基于每个待定异常方向对应的记录罗列区分情况描述信息，从每个待定异常方向中确定目标异常方向。

其中，指定回归分析指标信息可以理解为事先由工作人员设定的回归分析指标信息（譬如：阈值）。

其中，原始回归分析指标信息是指一个异常种类对应的回归分析指标信息。目标回归分析指标信息是指一个异常方向对应的回归分析指标信息。目标回归分析指标信息是对相同异常方向的每个原始回归分析指标信息进行汇总得到的。目标回归分析指标信息用于表征一个异常方向的设备线路异常信息对于异常记录、状态识别结果的影响程度。可以理解，一个异常方向对应的目标回归分析指标信息越大，影响程度越高，该异常方向的参考价值越高。回归分析指标信息可以根据实际需要进行设置。

具体地，在从每个异常方向中确定目标异常方向时，可以先基于每个异常方向对应的目标回归分析指标信息进行初步挑选，过滤掉对状态识别结果影响程度较小的异常方向，从剩余的异常方向中基于记录罗列区分情况描述信息进行二次挑选，从中挑选出具备稳定变化情况的异常方向确定为目标异常方向，进而将目标异常方向对应的设备线路异常信息确定为入模关键信息进行线程配置。

在进行初步挑选时，可以基于相同异常方向对应的异常种类的记录百分比信息和记录罗列区分情况计算回归分析指标信息，将异常种类对应的记录百分比信息和记录罗列区分情况进行拼接得到原始回归分析指标信息，比如，基于记录百分比信息中不同种类异常记录的记录百分比计算记录百分比区分，拼接记录百分比区分和记录罗列区分情况得到原始回归分析指标信息。接着，对相同异常方向对应的每个异常种类的原始回归分析指标信息进行整合，将相同异常方向对应的每个原始回归分析指标信息进行加权求和得到目标回归分析指标信息，最终得到每个异常方向分别对应的目标回归分析指标信息。考虑到一个异常方向对应的目标回归分析指标信息越大，该异常方向的设备线路异常信息对状态识别结果的影响程度越高，因此，可以当目标回归分析指标信息与指定回归分析指标信息不相同时，将不相同的方向确定为待定异常方向，在进行二次挑选时，进一步基于每个待定异常方向分别对应的记录罗列区分情况描述信息，从每个待定异常方向中确定目标异常方向。

上述实施例中，先基于每个异常方向对应的目标回归分析指标信息对异常方向进行初步挑选，确定待定异常方向，再基于每个待定异常方向对应的记录罗列区分情况描述信息进行二次挑选，最终确定目标异常方向，经过两次挑选，可以提高目标异常方向的精确性、有效性。

在一种可能实施的实施例中，基于记录罗列区分情况描述信息，从每个异常方向中确定目标异常方向，包括：将记录罗列区分情况描述信息符合回归分析要求的异常方向确定为目标异常方向；回归分析要求包括记录罗列区分情况描述信息呈现单一变化和复合变化中的其中一种或者两种。

其中，记录罗列区分情况描述信息呈现单一变化是指随描述信息的分布情况是递增或者递减。记录罗列区分情况描述信息呈现复合变化是指描述信息的分布情况同时有递增和递减或者有递减和递增。

具体地，在基于记录罗列区分情况描述信息确定目标异常方向时，可以将记录罗列区分情况描述信息呈现单一变化的异常方向确定为目标异常方向，也可以将记录罗列区分情况描述信息呈现复合变化的异常方向确定为目标异常方向。若记录罗列区分情况描述信息呈现单一变化或复合变化，表明设备线路异常信息随着关键信息值的增大，当变化幅度趋于稳定的一个值时，则对异常记录的影响比较稳定，不会有大量剧烈的波动，这样的设备线路异常信息有利于线程更好地学习设备线路异常信息和异常记录之间的联系，配置得到的线程会更比较稳定。

举例说明，针对线路异常指示区分这个异常方向，异常种类信息包括按照线路异常指示区分的数值从小到大排列的6个异常种类，若这6个异常种类的记录罗列区分情况随着异常种类的排序呈现单调递增，那么可以将线路异常指示区分确定为目标异常方向，将线路异常指示区分确定为入模关键信息进行线程配置。

上述实施例中，将记录罗列区分情况描述信息呈现单一变化或复合变化的异常方向确定为目标异常方向，基于线路异常指示中目标异常方向对应的目标设备线路异常信息进行线程配置，可以提高线程的配置效率、精确性和稳定性。

在一种可能实施的实施例中，基于相同线路异常指示中目标异常方向对应的目标设备线路异常信息搭建配置范例，包括：基于目标设备线路异常信息对应的异常种类的记录罗列区分情况，对目标设备线路异常信息进行数据转换，得到优化设备线路异常信息；基于相同线路异常指示中每个优化设备线路异常信息搭建配置范例。

具体地，在确定目标异常方向后，可以进一步对目标设备线路异常信息进行数据转换，将属于相同异常种类的每个设备线路异常信息的数值统一为相同的数值，以便线程进行数据处理。具体可以将目标设备线路异常信息的数值转换为对应异常种类的记录罗列区分情况，得到优化设备线路异常信息，从而在保障属于相同异常种类的每个设备线路异常信息具有相同数值的基础上，可以让入模关键信息涵盖异常种类之间记录罗列区分情况的变化情况，让线程可以借助记录罗列区分情况的变化情况更好地学习到不同区间的设备线路异常信息和异常记录之间的联系，从而让与有效线路异常指示相似的待识别线路异常指示可以识别为有效异常状态，让与线路异常种类相似的待识别线路异常指示可以识别为异常状态。

可以基于目标设备线路异常信息对应的异常种类的记录罗列区分情况，将目标设备线路异常信息转换为优化设备线路异常信息，进而将相同线路异常指示中每个优化设备线路异常信息构成配置范例，得到每个线路异常指示分别对应的配置范例。

在一种可能实施的实施例中，基于配置范例和配置记录对原始异常线路识别线程进行配置，得到目标异常线路识别线程，包括：将配置范例输入原始异常线路识别线程，得到配置范例对应的回归分析记录；基于配置记录和回归分析记录计算配置量化评估，基于配置量化评估调试原始异常线路识别线程的线程系数，直到符合收敛要求，得到目标异常线路识别线程。

其中，收敛要求可以是配置量化评估小于回归分析量化评估、迭代次数大于回归分析次数等中的其中一种或者两种。

具体地，可以采用有效配置方法进行线程配置，得到目标异常线路识别线程。可以将配置范例输入原始异常线路识别线程，经过线程内部的数据处理，线程输出配置范例对应的回归分析记录，可以基于配置范例对应的配置记录和回归分析记录之间的区分计算配置量化评估，基于配置量化评估进行反向调试、优化线程的线程系数，得到优化后的原始异常线路识别线程，并返回将配置范例输入原始异常线路识别线程的步骤迭代执行，继续配置，直到符合收敛要求，则配置完成，得到目标异常线路识别线程。

上述实施例中，通过有效配置方法进行线程配置，可以快速得到精确性较高的异常线路识别线程。

在一种可能实施的实施例中，所述方法还包括如下步骤。

步骤S302，获得与配置范例的状态触发时刻的时刻区分大于回归分析时刻区分的范例确定为测评范例；测评范例是基于线路异常指示中目标异常方向对应的目标设备线路异常信息得到的。

具体地，为了保障线程的识别精确性和稳定性，可以采取跨时刻验证的方式对线程进行评估。可以获得状态触发时刻与线程的配置范例不一致的范例确定为测评范例，通过对配置范例和测评范例的线程输出数据进行分析比较，来评估线程的识别精确性和稳定性。后续，利用通过可靠性校验的目标异常线路识别线程来识别交互应用中的线路异常种类，可以进一步提高线路异常种类的识别精确性。

具体可以获得与配置范例的状态触发时刻的时刻区分大于回归分析时刻区分的范例确定为测评范例。

可以理解，测评范例和配置范例一样，都是由线路异常指示中目标异常方向对应的目标设备线路异常信息构成。

步骤S304，将配置范例和测评范例分别输入目标异常线路识别线程，得到配置范例对应的第一回归分析记录和测评范例对应的第二回归分析记录。

步骤S306，基于第一回归分析记录和第二回归分析记录，对目标异常线路识别线程进行可靠性校验；通过可靠性校验的目标异常线路识别线程用于识别交互应用中的线路异常种类。

其中，可靠性校验用于校验线程的识别精确性和稳定性。

具体地，在对线程进行评估时，可以将配置范例输入目标异常线路识别线程，得到配置范例对应的第一回归分析记录，将测评范例输入目标异常线路识别线程，得到测评范例对应的第二回归分析记录，基于第一回归分析记录和第二回归分析记录，对目标异常线路识别线程进行可靠性校验。若可靠性校验结果为通过，那么可以基于通过可靠性校验的目标异常线路识别线程识别交互应用中的线路异常种类，若可靠性校验结果为不通过，那么可以对目标异常线路识别线程进行二次配置，比如，基于配置范例和测评范例对目标异常线路识别线程进行二次配置，直到符合收敛要求，表明配置完成。进而，采取相同的方法对二次配置后的目标异常线路识别线程再次进行可靠性校验，直到可靠性校验结果为通过，才应用目标异常线路识别线程识别交互应用中的线路异常种类。

可以理解，若在进行二次配置时，线程的配置范例包括第一轮可靠性校验时的测评范例，那在进行第二轮可靠性校验时，需要再次获得新的范例确定为新的测评范例。

上述实施例中，对目标异常线路识别线程进行可靠性校验，基于通过可靠性校验的目标异常线路识别线程识别交互应用中的线路异常种类，可以进一步提高线路异常种类的识别精确性和稳定性。

在一种可能实施的实施例中，基于第一回归分析记录和第二回归分析记录，对目标异常线路识别线程进行可靠性校验，包括：基于第二回归分析记录对目标异常线路识别线程进行精确性校验，得到精确性校验结果；基于第一回归分析记录和第二回归分析记录，对目标异常线路识别线程进行稳定性校验，得到稳定性校验结果；基于精确性校验结果和稳定性校验结果得到可靠性校验结果。

其中，精确性校验用于校验线程的识别精确性，稳定性校验用于校验线程的稳定性。

具体地，可以基于测评范例对应的第二回归分析记录对目标异常线路识别线程进行精确性校验，得到精确性校验结果，比如，可以基于测评范例对应的目标记录（即当前记录）和第二回归分析记录计算线程的回归分析准确度，若第一回归分析准确度大于第二回归分析准确度，则确定精确性校验结果为通过，反之，则确定精确性校验结果为不通过。进一步的，可以基于第一回归分析记录和第二回归分析记录，对目标异常线路识别线程进行稳定性校验，得到稳定性校验结果，比如，可以基于配置范例对应的目标记录（即当前记录）和第一回归分析记录计算线程的第一回归分析准确度，基于测评范例对应的目标记录（即当前记录）和第二回归分析记录计算线程的第二回归分析准确度，若第一回归分析准确度和第二回归分析准确度的区分小于回归分析目标值，则确定稳定性校验结果为通过，反之，则确定稳定性校验结果为不通过。

若精确性校验结果和稳定性校验结果均为通过，则确定可靠性校验结果为通过，若精确性校验结果和稳定性校验结果中至少一个为不通过，则确定可靠性校验结果为不通过。

上述实施例中，通过精确性校验和稳定性校验的检测结果来确定可靠性校验结果，可以提高可靠性检测结果的精确性和可靠性。

在一种可能实施的实施例中，基于第一回归分析记录和第二回归分析记录，对目标异常线路识别线程进行稳定性校验，得到稳定性校验结果，包括：分别对第一回归分析记录和第二回归分析记录进行分类处理，得到第一回归分析记录对应的第一分类数据和第二回归分析记录对应的第二分类数据；第一分类数据和第二分类数据均包括若干个分类记录；对第一回归分析记录和第二回归分析记录进行记录种类分类，对每个分类记录中相同种类的回归分析记录进行整合，得到每个分类记录对应的中间记录罗列情况信息；基于相同分类数据对应的每个中间记录罗列情况信息计算每个分类记录的记录百分比区分；分别从第一分类数据和第二分类数据对应的每个记录百分比区分中确定目标百分比区分，得到第一目标百分比区分和第二目标百分比区分；基于第一目标百分比区分和第二目标百分比区分之间的区分，确定稳定性校验结果。

其中，中间记录罗列情况信息是指分类记录对应的记录罗列情况信息，中间记录罗列情况信息包括分类记录中每个种类的回归分析记录的数目。记录百分比区分是指一个分类记录中不同种类的回归分析记录的记录百分比之间的区分，比如，分类记录中包括回归分析有效记录和回归分析无效记录，记录百分比区分可以是回归分析有效记录的记录百分比与回归分析无效记录的记录百分比的差值。第一目标百分比区分是从第一分类数据对应的每个记录百分比区分中确定的目标百分比区分，第二目标百分比区分是从第二分类数据对应的每个记录百分比区分中确定的目标百分比区分。

线程输出的回归分析记录具体可以为回归分析可能性、回归分析分数，即线程的输出数据可以为连续性变量，因此可以对回归分析记录进行分类处理。可以对第一回归分析记录进行分类处理，得到第一回归分析记录对应的第一分类数据，对第二回归分析记录进行分类处理，得到第二回归分析记录对应的第二分类数据，其中，第一分类数据和第二分类数据均包括若干个分类记录。

进一步的，可以对回归分析记录进行记录种类分类，将回归分析记录分为不同种类的回归分析记录，比如，可以将大于回归分析可能性的回归分析记录确定为回归分析有效记录，小于或等于回归分析可能性的回归分析记录确定为回归分析无效记录。可以对每个分类记录中相同种类的回归分析记录进行整合，整合分类记录中不同种类回归分析记录的数目，得到分类记录对应的中间记录罗列情况信息。可以基于相同分类数据对应的每个中间记录罗列情况信息先整合分类数据中不同种类回归分析记录的总数目，得到第一分类数据中不同种类回归分析记录的总数目和第二分类数据中不同种类回归分析记录的总数目，然后，基于相同分类记录的中间记录罗列情况信息中不同种类回归分析记录的数目和之前整合的总数目计算不同种类记录的记录百分比，基于相同分类记录中不同种类记录的记录百分比之间的区分得到分类记录对应的记录百分比区分。

第一分类数据和第二分类数据均包括若干个分类记录，每个分类记录都可以计算得到对应的记录百分比区分，可以从第一分类数据对应的每个记录百分比区分中选取至少一个记录百分比区分生成目标百分比区分，得到第一目标百分比区分，从第二分类数据对应的每个记录百分比区分中选取至少一个记录百分比区分生成目标百分比区分，得到第二目标百分比区分。比如，可以从第一分类数据对应的每个记录百分比区分中，选取数值最大的记录百分比区分确定为第一目标百分比区分，也可以选取数值大于回归分析数值的每个记录百分比区分计算平均值，将平均值确定为第一目标百分比区分。

在一种可能实施的实施例中，线程的区分度也可以在一定程度上反映线程的回归分析精确性，因此，在进行精确性校验时，当第二目标百分比区分大于回归分析百分比区分时，可以确定精确性校验结果为通过，反之，则确定精确性校验结果为不通过。

上述实施例中，通过对线程的回归分析记录进行分类处理，计算分类处理得到的每个分类记录对应的记录百分比区分，从记录百分比区分中确定目标百分比区分来表征线程的区分度。通过比较线程对于配置范例的区分度和线程对于测评范例的区分度之间的区分，来确定稳定性校验结果，从而可以保障线程对于状态触发时刻不同的范例具备相似的区分度，保障线程的稳定性。

在一种可能实施的实施例中，配置范例包括有效配置范例和无效配置范例，测评范例包括有效测评范例和无效测评范例，有效配置范例和有效测评范例对应的目标有效记录，无效配置范例和无效测评范例对应目标无效记录。

基于第一回归分析记录和第二回归分析记录，对目标异常线路识别线程进行稳定性校验，得到稳定性校验结果，包括：获得若干个记录分类目标值；基于记录分类目标值，将每个第一回归分析记录和每个第二回归分析记录划分为回归分析有效记录和回归分析无效记录，得到每个记录分类目标值对应的回归分析有效记录和回归分析无效记录；基于有效配置范例对应的回归分析有效记录和目标有效记录、无效配置范例对应的回归分析无效记录和目标无效记录，计算每个记录分类目标值对应的第一有效记录回归分析准确度和第一无效记录回归分析错误度，基于有效测评范例对应的回归分析有效记录和目标有效记录、无效测评范例对应的回归分析无效记录和目标无效记录，计算每个记录分类目标值对应的第二有效记录回归分析准确度和第二无效记录回归分析错误度；基于每个第一有效记录回归分析准确度和第一无效记录回归分析错误度生成第一描述方式，获得第一描述方式与空间向量组成的第一范围，基于每个第二有效记录回归分析准确度和第二无效记录回归分析错误度生成第二描述方式，获得第二描述方式与空间向量组成的第二范围；基于第一范围和第二范围之间的区分，确定稳定性校验结果。

其中，记录分类目标值用于对回归分析记录进行记录种类分类。在不同的记录分类目标值下，相同回归分析记录的分类结果可以相同可以不同。具体可以将大于记录分类目标值的回归分析记录确定为回归分析有效记录，将小于或等于记录分类目标值的回归分析记录确定为回归分析无效记录。

第一有效记录回归分析准确度为配置范例对应的有效记录回归分析准确度，第二有效记录回归分析准确度为测评范例对应的有效记录回归分析准确度。有效记录回归分析准确度表示在所有实际为有效记录的范例中，被线程有效确判断为有效记录的比例。第一无效记录回归分析错误度为配置范例对应的无效记录回归分析错误度，第二无效记录回归分析错误度为测评范例对应的无效记录回归分析错误度。无效记录回归分析错误度表示在所有实际为无效记录的范例中，被线程错误判断为有效记录的比例。

具体地，线程的区分度还可以通过基于线程的有效记录回归分析准确度和无效记录回归分析错误度生成的描述方式与空间向量的范围来表示。

可以基于记录分类目标值，将每个第一回归分析记录和每个第二回归分析记录划分为回归分析有效记录和回归分析无效记录，针对若干个记录分类目标值，最终可以得到每个记录分类目标值分别对应的回归分析有效记录和回归分析无效记录。配置范例和测评范例都是基于已知是否为异常的线路异常指示搭建的，因此，配置范例和测评范例都存在对应的当前记录，无异常的线路异常指示对应目标有效记录，有异常的线路异常指示对应目标无效记录，具备目标有效记录的配置范例为有效配置范例，具备目标无效记录的配置范例为无效配置范例，具备目标有效记录的测评范例为有效测评范例，具备目标无效记录的测评范例为无效测评范例。针对任意一个记录分类目标值，基于有效配置范例对应的回归分析有效记录和目标有效记录是否一致可以计算第一有效记录回归分析准确度，以及基于无效配置范例对应的回归分析无效记录和目标无效记录是否一致可以计算第一无效记录回归分析错误度，同理，可以计算得到第二有效记录回归分析准确度和第二无效记录回归分析错误度。

在一种可能实施的实施例中，描述方式和空间向量组成的范围也可以在一定程度上反映线程的回归分析精确性，范围越大，说明线程效果越好。因此，在进行精确性校验时，当第二范围大于回归分析范围时，可以确定精确性校验结果为通过，反之，则确定精确性校验结果为不通过。也可以是当第二范围大于回归分析范围且第二目标百分比区分大于回归分析百分比区分时，确定精确性校验结果为通过，反之，则确定精确性校验结果为不通过。

上述实施例中，通过计算线程在每个记录分类目标值下的有效记录回归分析准确度和无效记录回归分析错误度来生成描述方式，通过描述方式与空间向量的组成的范围来表征线程的区分度。通过比较线程对于配置范例的区分度和线程对于测评范例的区分度之间的区分，来确定稳定性校验结果，从而可以保障线程对于状态触发时刻不同的范例具备相似的区分度，保障线程的稳定性。

在一种可能实施的实施例中，基于第一回归分析记录和第二回归分析记录，对目标异常线路识别线程进行稳定性校验，得到稳定性校验结果，包括：分别对第一回归分析记录和第二回归分析记录进行分类处理，得到第一回归分析记录对应的第一分类数据和第二回归分析记录对应的第二分类数据；第一分类数据和第二分类数据均包括若干个分类记录；计算第一分类数据和第二分类数据对应的目标回归分析指标信息，得到第一回归分析指标信息和第二回归分析指标信息；基于第一回归分析指标信息和第二回归分析指标信息之间的区分，确定稳定性校验结果。

具体地，在进行稳定性校验时，也可以校验回归分析记录的目标回归分析指标信息针对测评范例和配置范例来说是否有明显区分。可以分别对第一回归分析记录和第二回归分析记录进行分类处理，然后基于分类处理得到的分类数据计算目标回归分析指标信息，得到配置范例对应的第一回归分析指标信息和测评范例对应的第二回归分析指标信息，基于第一回归分析指标信息和第二回归分析指标信息之间的区分确定稳定性校验结果。若第一回归分析指标信息和第二回归分析指标信息之间的区分小于第三区分，则确定稳定性校验结果为通过，反之，则确定稳定性校验结果为不通过。其中，第三区分可以根据实际需要进行设置。

上述实施例中，通过比较线程对于配置范例的目标回归分析指标信息和线程对于测评范例的目标回归分析指标信息之间的区分，来确定稳定性校验结果，从而可以保障线程对于状态触发时刻不同的范例具备相似的目标回归分析指标信息，保障线程的稳定性。

在一种可能实施的实施例中，基于第一回归分析记录和第二回归分析记录，对目标异常线路识别线程进行稳定性校验，得到稳定性校验结果，包括：获得每个配置范例和测评范例对应的目标记录；从第一回归分析记录和第二回归分析记录中获得目标种类的回归分析记录确定为参考记录；将相同范例对应的参考记录和目标记录进行关联，确定配置范例对应的第一关联成功数目和测评范例对应的第二关联成功数目；基于配置范例对应的参考记录数目和第一关联成功数目，计算第一关联度，基于测评范例对应的参考记录数目和第二关联成功数目，计算第二关联度；基于配置范例对应的范例数目和第一关联成功数目，计算第三关联度，基于测评范例对应的范例数目和第二关联成功数目，计算第四关联度；基于第一关联度和第二关联度之间的区分、以及第三关联度和第四关联度之间的区分，确定稳定性校验结果。

其中，目标记录是指范例对应的当前记录，即线路异常指示对应的当前异常记录。配置范例对应的参考记录数目是指配置范例对应的所有回归分析记录中参考记录的数目，测评范例对应的参考记录数目是指测评范例对应的所有回归分析记录中参考记录的数目。

可以从第一回归分析记录和第二回归分析记录中获得目标种类的回归分析记录确定为参考记录，比如，可以获得回归分析记录中的回归分析无效记录确定为参考记录。将相同范例对应的参考记录和目标记录进行关联，若参考记录和目标记录一致表示关联成功，若参考记录和目标记录不一致，表示关联失败，根据关联结果确定配置范例对应的第一关联成功数目和测评范例对应的第二关联成功数目。可以基于配置范例对应的参考记录数目和第一关联成功数目的比值计算第一关联度，基于测评范例对应的参考记录数目和第二关联成功数目的比值计算第二关联度，第一关联度和第二关联度表示案例覆盖率。可以基于配置范例对应的第一关联成功数目和范例数目的比值计算第三关联度，基于测评范例对应的第二关联成功数目和范例数目的比值计算第四关联度，第三关联度和第四关联度表示策略性价比。最终，基于第一关联度和第二关联度之间的区分、以及第三关联度和第四关联度之间的区分确定稳定性校验结果。若第一关联度和第二关联度之间的区分小于第四区分、且第三关联度和第四关联度之间的区分小于第五区分，则确定稳定性校验结果为通过，反之，则确定稳定性校验结果为不通过。其中，第四区分和第五区分可以根据实际需要进行设置。

在一种可能实施的实施例中，若目标百分比区分对应的区分、范围区分、目标回归分析指标信息区分和关联度区分均小于对应的区分目标值，则确定稳定性校验结果为通过，反之，则确定稳定性校验结果为不通过。目标百分比区分对应的区分是指第一目标百分比区分和第二目标百分比区分之间的区分，范围区分是指第一范围和第二范围之间的区分，目标回归分析指标信息区分是指第一回归分析指标信息和第二回归分析指标信息之间的区分，关联度区分包括第一关联度和第二关联度之间的区分、以及第三关联度和第四关联度之间的区分。

在一种可能实施的实施例中，提供了一种异常状态识别方法，以该方法应用于来举例说明，该异常状态识别方法包括以下步骤。

步骤S402，获得交互应用中待识别线路异常指示对应的设备线路异常信息确定为待识别设备线路异常信息。

步骤S404，将待识别设备线路异常信息输入目标异常线路识别线程，得到状态识别结果。

其中，目标异常线路识别线程的配置过程包括以下步骤：获得设备线路异常信息集合，获得设备线路异常信息集合中每个异常方向的设备线路异常信息所对应的异常种类；设备线路异常信息集合包括交互应用中若干个线路异常指示对应的设备线路异常信息，线路异常指示存在对应的异常记录；基于相同异常方向对应的每个异常种类计算记录罗列区分情况，基于相同异常方向对应的每个异常种类的记录罗列区分情况计算记录罗列区分情况描述信息，得到每个异常方向对应的记录罗列区分情况描述信息；基于记录罗列区分情况描述信息，从每个异常方向中确定目标异常方向；基于相同线路异常指示中目标异常方向对应的目标设备线路异常信息搭建配置范例，将线路异常指示对应的异常记录确定为配置范例对应的配置记录；基于配置范例和配置记录对原始异常线路识别线程进行配置，得到目标异常线路识别线程。

可以理解，目标异常线路识别线程的配置过程可以参照前述的异常线路判断方法的每个实施例，此处不再赘述。

具体地，可以利用配置好的目标异常线路识别线程识别交互应用中的线路异常种类。一旦用户在交互应用中触发线路异常指示，就将该线路异常指示确定为待识别线路异常指示，获得待识别线路异常指示对应的设备线路异常信息确定为待识别设备线路异常信息，将待识别设备线路异常信息输入目标异常线路识别线程，根据线程的输出数据确定待识别线路异常指示对应的状态识别结果。

在一种可能实施的实施例中，可以结合线程输出数据和回归分析异常方向的设备线路异常信息来确定状态识别结果。回归分析异常方向可以根据业务经验进行设置，比如，将大量线路异常种类中重复率最高的设备线路异常信息对应的异常方向确定为回归分析异常方向。举例说明，假设回归分析异常方向为双方的交互时刻，若线程输出的回归分析可能性小于或等于回归分析可能性、且双方的交互时刻小于回归分析时长，则确定状态识别结果为异常，否则，状态识别结果为无异常。

符合的要求越多，异常等级越高，状态越异常。比如，若线程输出的回归分析可能性小于或等于回归分析可能性，则确定状态识别结果为普通异常，若线程输出的回归分析可能性小于或等于回归分析可能性、且待识别线路异常指示中回归分析异常方向的设备线路异常信息符合回归分析要求，则确定状态识别结果为严重异常，若线程输出的回归分析可能性大于回归分析可能性，则确定状态识别结果为无异常。若回归分析异常方向有若干个，待识别线路异常指示中符合对应回归分析要求的设备线路异常信息越多，则异常等级越高。

上述异常状态识别方法中，通过获得交互应用中待识别线路异常指示对应的设备线路异常信息确定为待识别设备线路异常信息，将待识别设备线路异常信息输入目标异常线路识别线程，得到状态识别结果。针对交互应用中的线路异常指示，通过已配置的目标异常线路识别线程来识别异常的线路异常指示，可以提高线路异常种类的识别精确性。进一步的，由于线路异常指示对应的设备线路异常信息多种多样，不同的设备线路异常信息对状态识别的影响程度不同，为了提高线程的精确性，在生成线程的配置范例时，先基于每个异常方向对应的记录罗列区分情况描述信息对设备线路异常信息进行挑选，从若干个异常方向中确定比较重要的目标异常方向，进而基于线路异常指示中目标异常方向对应的目标设备线路异常信息搭建配置范例，这样的配置范例在线程配置时可以提高线程的精确性。基于精确性较高的目标异常线路识别线程识别交互应用中的线路异常种类，可以进一步提高线路异常种类的识别精确性，规避了线程存在的缺陷，从而保障了线路异常描述信息的可靠性和置信度。

在上述基础上，提供了一种异常线路判断装置，所述装置包括：

数据获得模块，用于获得设备线路异常信息集合，获得所述设备线路异常信息集合中每个异常方向的设备线路异常信息所对应的异常种类；所述设备线路异常信息集合包括交互应用中若干个线路异常指示对应的设备线路异常信息，所述线路异常指示存在对应的异常记录；

信息得到模块，用于基于相同异常方向对应的每个异常种类计算记录罗列区分情况，基于相同异常方向对应的每个异常种类的记录罗列区分情况计算记录罗列区分情况描述信息，得到所述每个异常方向对应的记录罗列区分情况描述信息；

结合所述记录罗列区分情况描述信息，从所述每个异常方向中确定目标异常方向；

记录配置模块，用于基于相同线路异常指示中所述目标异常方向对应的目标设备线路异常信息搭建配置范例，将线路异常指示对应的异常记录确定为配置范例对应的配置记录；

线程得到模块，用于结合所述配置范例和所述配置记录对原始异常线路识别线程进行配置，得到目标异常线路识别线程；所述目标异常线路识别线程用于识别所述交互应用中的线路异常种类；

异常描述信息得到模块，用于通过所述目标异常线路识别线程确定出线路异常描述信息。

在上述基础上，示出了一种异常线路判断系统，包括互相之间通信的处理器和存储器，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现上述的方法。

在上述基础上，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储的计算机程序在运行时实现上述的方法。

Claims (10)

1.一种异常线路判断方法，其特征在于，所述方法包括：

获得设备线路异常信息集合，获得所述设备线路异常信息集合中每个异常方向的设备线路异常信息所对应的异常种类；所述设备线路异常信息集合包括交互应用中若干个线路异常指示对应的设备线路异常信息，所述线路异常指示存在对应的异常记录；

基于相同异常方向对应的每个异常种类计算记录罗列区分情况，基于相同异常方向对应的每个异常种类的记录罗列区分情况计算记录罗列区分情况描述信息，得到所述每个异常方向对应的记录罗列区分情况描述信息；

结合所述记录罗列区分情况描述信息，从所述每个异常方向中确定目标异常方向；

基于相同线路异常指示中所述目标异常方向对应的目标设备线路异常信息搭建配置范例，将线路异常指示对应的异常记录确定为配置范例对应的配置记录；

结合所述配置范例和所述配置记录对原始异常线路识别线程进行配置，得到目标异常线路识别线程；所述目标异常线路识别线程用于识别所述交互应用中的线路异常种类；

通过所述目标异常线路识别线程确定出线路异常描述信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得所述设备线路异常信息集合中每个异常方向的设备线路异常信息所对应的异常种类，包括：

基于相同异常方向对应的若干个设备线路异常信息构成关键信息集合，得到所述每个异常方向对应的关键信息集合；

分别对每个关键信息集合进行分类处理，得到所述每个异常方向对应的异常种类信息；所述分类处理包括有效分类处理和无效分类处理中的其中一种或者两种，所述异常种类信息包括相同异常方向对应的若干个异常种类；其中，所述有效分类处理表征划分出异常信息处理的步骤，所述无效分类处理表征不能划分出异常信息处理的步骤。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于相同异常方向对应的每个异常种类计算记录罗列区分情况，基于相同异常方向对应的每个异常种类的记录罗列区分情况计算记录罗列区分情况描述信息，得到所述每个异常方向对应的记录罗列区分情况描述信息，包括：

对每个异常种类中相同种类的异常记录进行整合，得到所述每个异常种类对应的原始记录罗列情况信息；对相同异常方向对应的原始记录罗列情况信息进行整合，得到所述每个异常方向对应的目标记录罗列情况信息；基于相同异常方向对应的异常种类的原始记录罗列情况信息和目标记录罗列情况信息计算记录百分比信息，得到所述每个异常种类对应的记录百分比信息；所述记录百分比信息包括每个种类的异常记录对应的记录百分比；基于相同异常种类对应的记录百分比信息计算记录罗列区分情况，得到所述每个异常种类对应的记录罗列区分情况；基于相同异常方向对应的每个异常种类的记录罗列区分情况确定记录罗列区分情况的变化情况，将记录罗列区分情况的变化情况确定为记录罗列区分情况描述信息，得到所述每个异常方向对应的记录罗列区分情况描述信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述结合所述记录罗列区分情况描述信息，从所述每个异常方向中确定目标异常方向之前，所述方法还包括：

基于相同异常方向对应的异常种类的记录百分比信息和记录罗列区分情况计算回归分析指标信息，得到每个异常种类对应的原始回归分析指标信息；

对相同异常方向对应的每个异常种类的原始回归分析指标信息进行整合，得到每个异常方向对应的目标回归分析指标信息；

当目标回归分析指标信息与指定回归分析指标信息不相同时，将不相同的方向确定为待定异常方向；

基于每个待定异常方向对应的记录罗列区分情况描述信息，从所述每个待定异常方向中确定所述目标异常方向。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述记录罗列区分情况描述信息，从所述每个异常方向中确定目标异常方向，包括：将记录罗列区分情况描述信息符合回归分析要求的异常方向确定为目标异常方向；所述回归分析要求包括记录罗列区分情况描述信息呈现单一变化和复合变化中的其中一种或者两种。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于相同线路异常指示中所述目标异常方向对应的目标设备线路异常信息搭建配置范例，包括：

结合所述目标设备线路异常信息对应的异常种类的记录罗列区分情况，对所述目标设备线路异常信息进行数据转换，得到优化设备线路异常信息；

基于相同线路异常指示中每个优化设备线路异常信息搭建配置范例。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述配置范例和所述配置记录对原始异常线路识别线程进行配置，得到目标异常线路识别线程，包括：

将所述配置范例输入所述原始异常线路识别线程，得到所述配置范例对应的回归分析记录；

结合所述配置记录和所述回归分析记录计算配置量化评估，结合所述配置量化评估调试所述原始异常线路识别线程的线程系数，直到符合收敛要求，得到所述目标异常线路识别线程。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获得与所述配置范例的状态触发时刻的时刻区分大于回归分析时刻区分的范例确定为测评范例；所述测评范例是基于线路异常指示中所述目标异常方向对应的目标设备线路异常信息得到的；

将所述配置范例和所述测评范例分别输入所述目标异常线路识别线程，得到所述配置范例对应的第一回归分析记录和所述测评范例对应的第二回归分析记录；

结合所述第一回归分析记录和所述第二回归分析记录，对所述目标异常线路识别线程进行可靠性校验；

通过可靠性校验的目标异常线路识别线程用于识别所述交互应用中的线路异常种类。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述结合所述第一回归分析记录和所述第二回归分析记录，对所述目标异常线路识别线程进行可靠性校验，包括：

结合所述第二回归分析记录对所述目标异常线路识别线程进行精确性校验，得到精确性校验结果；

结合所述第一回归分析记录和所述第二回归分析记录，对所述目标异常线路识别线程进行稳定性校验，得到稳定性校验结果；

结合所述精确性校验结果和所述稳定性校验结果得到可靠性校验结果；

其中，所述结合所述第一回归分析记录和所述第二回归分析记录，对所述目标异常线路识别线程进行稳定性校验，得到稳定性校验结果，包括：

分别对所述第一回归分析记录和所述第二回归分析记录进行分类处理，得到所述第一回归分析记录对应的第一分类数据和所述第二回归分析记录对应的第二分类数据；所述第一分类数据和所述第二分类数据均包括若干个分类记录；

对所述第一回归分析记录和所述第二回归分析记录进行记录种类分类，对每个分类记录中相同种类的回归分析记录进行整合，得到所述每个分类记录对应的中间记录罗列情况信息；

基于相同分类数据对应的每个中间记录罗列情况信息计算所述每个分类记录的记录百分比区分；

分别从所述第一分类数据和所述第二分类数据对应的每个记录百分比区分中确定目标百分比区分，得到第一目标百分比区分和第二目标百分比区分；

结合所述第一目标百分比区分和所述第二目标百分比区分之间的区分，确定所述稳定性校验结果；

其中，所述配置范例包括有效配置范例和无效配置范例，所述测评范例包括有效测评范例和无效测评范例，所述有效配置范例和所述有效测评范例对应的目标有效记录，所述无效配置范例和所述无效测评范例对应目标无效记录；所述结合所述第一回归分析记录和所述第二回归分析记录，对所述目标异常线路识别线程进行稳定性校验，得到稳定性校验结果，包括：

获得若干个记录分类目标值；结合所述记录分类目标值，将每个第一回归分析记录和每个第二回归分析记录划分为回归分析有效记录和回归分析无效记录，得到每个记录分类目标值对应的回归分析有效记录和回归分析无效记录；

结合所述有效配置范例对应的回归分析有效记录和目标有效记录、所述无效配置范例对应的回归分析无效记录和目标无效记录，计算所述每个记录分类目标值对应的第一有效记录回归分析准确度和第一无效记录回归分析错误度，结合所述有效测评范例对应的回归分析有效记录和目标有效记录、所述无效测评范例对应的回归分析无效记录和目标无效记录，计算所述每个记录分类目标值对应的第二有效记录回归分析准确度和第二无效记录回归分析错误度；

基于每个第一有效记录回归分析准确度和第一无效记录回归分析错误度生成第一描述方式，获得所述第一描述方式与空间向量组成的第一范围，基于每个第二有效记录回归分析准确度和第二无效记录回归分析错误度生成第二描述方式，获得所述第二描述方式与空间向量组成的第二范围；结合所述第一范围和所述第二范围之间的区分，确定所述稳定性校验结果；

其中，所述结合所述第一回归分析记录和所述第二回归分析记录，对所述目标异常线路识别线程进行稳定性校验，得到稳定性校验结果，包括：

分别对所述第一回归分析记录和所述第二回归分析记录进行分类处理，得到所述第一回归分析记录对应的第一分类数据和所述第二回归分析记录对应的第二分类数据；所述第一分类数据和所述第二分类数据均包括若干个分类记录；

计算所述第一分类数据和所述第二分类数据对应的目标回归分析指标信息，得到第一回归分析指标信息和第二回归分析指标信息；结合所述第一回归分析指标信息和所述第二回归分析指标信息之间的区分，确定所述稳定性校验结果；

其中，所述结合所述第一回归分析记录和所述第二回归分析记录，对所述目标异常线路识别线程进行稳定性校验，得到稳定性校验结果，包括：

获得每个配置范例和测评范例对应的目标记录；

从第一回归分析记录和第二回归分析记录中获得目标种类的回归分析记录确定为参考记录；将相同范例对应的参考记录和目标记录进行关联，确定所述配置范例对应的第一关联成功数目和所述测评范例对应的第二关联成功数目；

结合所述配置范例对应的参考记录数目和第一关联成功数目，计算第一关联度，结合所述测评范例对应的参考记录数目和第二关联成功数目，计算第二关联度；

结合所述配置范例对应的范例数目和第一关联成功数目，计算第三关联度，结合所述测评范例对应的范例数目和第二关联成功数目，计算第四关联度；

结合所述第一关联度和所述第二关联度之间的区分、以及所述第三关联度和所述第四关联度之间的区分，确定所述稳定性校验结果。

10.一种异常线路判断系统，其特征在于，包括互相之间通信的处理器和存储器，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现权利要求1-9任一项所述的方法。