CN117234785B - 基于人工智能自查询的集控平台错误分析系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电子数据处理技术领域，具体为基于人工智能自查询的集控平台错误分析系统，基于人工智能自查询的集控平台错误分析系统包括错误数据采集模块、数据预处理模块、异常检测模块、原因分析模块、错误处理策略学习模块、策略执行模块、系统反馈模块、持续优化模块。本发明中，采用实时数据采集和深度神经网络技术，迅速准确地识别异常，提高错误检测效率和准确性，结合自然语言生成技术和特征关联分析，深入探析错误原因，集成强化学习，自我优化错误处理策略，提升处理可靠性和效率，实时反馈系统收集用户反馈，使系统动态调整，更贴合用户需求，持续学习与优化确保系统迅速适应新数据和反馈，提高性能与稳定性，满足高运行要求。

Description

基于人工智能自查询的集控平台错误分析系统

技术领域

本发明涉及电子数据处理技术领域，尤其涉及基于人工智能自查询的集控平台错误分析系统。

背景技术

电子数据处理技术领域是指应用计算机科学和工程原理，处理、管理和分析电子数据的领域。这个领域涵盖了广泛的应用，包括数据存储、检索、分析、可视化、安全性、云计算、大数据处理、数据库管理、人工智能等多个方面。它的目标是提高数据的有效性、准确性、安全性和可用性，以支持决策制定、问题解决、资源管理和信息传递。

集控平台错误分析系统是基于电子数据处理技术的分析系统，旨在帮助监控和管理系统的集控平台（一般指控制中心或监测系统）更有效地识别、分析和解决错误、故障或异常情况。它能够实时监测集控平台产生的数据，包括传感器数据、日志记录和性能指标等。然后，通过使用数据分析和异常检测算法，系统能够自动识别异常或错误，采取及时的措施，以减少停机时间，提高系统运行的可用性。此外，集控平台错误分析系统还提供了数据可视化工具，帮助用户理解问题和趋势，支持决策制定。同时，它还记录系统活动和事件，以便后续的错误分析和调查，为决策者提供决策支持。

在现有的集控平台错误分析系统中，错误处理主要依赖人工，处理效率低且易出错，现有系统往往缺乏有效的自我学习及优化机制，导致其在面对不断变化的数据和场景时应对力不足，缺乏用户反馈机制，很难实时了解和满足用户的实际需求，大多数系统对异常检测、异常原因分析和错误处理三大环节的处理流程优化空间有限，导致整体处理效率和精度不能达到最优。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于人工智能自查询的集控平台错误分析系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于人工智能自查询的集控平台错误分析系统包括错误数据采集模块、数据预处理模块、异常检测模块、原因分析模块、错误处理策略学习模块、策略执行模块、系统反馈模块、持续优化模块；

所述错误数据采集模块基于集控平台的实时监控，采用实时数据采集的方法，获得平台的错误信息和性能指标，生成错误数据集和性能数据集；

所述数据预处理模块基于错误数据集和性能数据集，使用数据清理和标准化的方法，对原始数据进行清洗和格式化，生成预处理后的数据集；

所述异常检测模块基于预处理后的数据集，通过包括卷积神经网络和循环神经网络的深度神经网络进行建模，识别并产生异常报告；

所述原因分析模块根据异常报告，采用自然语言生成技术和特征关联分析，对错误原因进行探索和分析，生成原因分析报告；

所述错误处理策略学习模块基于原因分析报告，通过深度Q网络和策略梯度方法的强化学习算法，对错误处理策略进行学习与优化，生成错误处理策略；

所述策略执行模块根据错误处理策略，通过自动执行程序对检测到的错误进行处理，并记录其处理效果，生成处理状态报告；

所述系统反馈模块基于处理状态报告，采用实时反馈系统，向用户展示错误处理的结果，并收集用户反馈，生成用户反馈报告；

所述持续优化模块基于用户反馈报告，采用持续学习和调优的方法，对异常检测模型、原因分析模型和错误处理策略进行优化，生成优化后的模型和策略；

所述实时数据采集具体为使用高频采样技术对集控平台进行连续监测，所述错误数据集包括错误代码、错误发生的时间戳、系统日志，所述性能数据集具体指包括CPU使用率、内存占用、网络延迟的关键性能指标值，所述数据清理具体为消除重复数据、修正错误输入和处理缺失值，所述标准化具体指将数据转换为统一的度量单位或范围，所述预处理后的数据集包括清洗后的错误数据、标准化的性能指标，所述异常报告包括异常的类型、发生时间、影响，所述原因分析报告包括异常原因、性能指标、推荐的处理方法，所述错误处理策略包括针对错误的自动修复方法、需要人工干预的情况，以及预防措施，所述处理状态报告包括错误处理结果、处理时长、遗留问题，所述用户反馈报告包括用户的满意度评分、评论，所述持续学习和调优的策略具体为定期重新训练模型，反映最新数据和反馈，所述优化后的模型和策略包括更新的模型权重、改进的错误处理流程和新的预防措施。

作为本发明的进一步方案：所述错误数据采集模块包括性能数据采集子模块、传感器数据采集子模块、操作日志采集子模块；

所述数据预处理模块包括数据清理子模块、数据标准化子模块、数据格式转化子模块；

所述异常检测模块包括模型训练子模块、模型验证子模块、异常指标产生子模块；

所述原因分析模块包括异常数据关联子模块、原因分析子模块、报告生成子模块；

所述错误处理策略学习模块包括环境建模子模块、初始策略学习子模块、第一策略优化子模块；

所述策略执行模块包括策略选择子模块、策略执行子模块、处理结果收集子模块；

所述系统反馈模块包括结果评价子模块、用户反馈收集子模块、反馈信息整理子模块；

所述持续优化模块包括模型评价与优化子模块、第二策略优化子模块、系统性能分析子模块。

作为本发明的进一步方案：所述性能数据采集子模块基于集控平台的实时监控，采用高频采样技术进行性能指标的实时监测，并进行数据收集，生成实时性能数据；

所述传感器数据采集子模块基于硬件接口，利用传感器数据采集算法，收集硬件的状态信息，生成传感器原始数据；

所述操作日志采集子模块监控并记录用户在系统中的操作行为，利用日志采集方法，生成操作日志数据；

所述实时性能数据包括CPU使用率、内存使用量、网络带宽使用情况，所述操作日志数据包括操作类型、操作时间、操作对象。

作为本发明的进一步方案：所述数据清理子模块基于实时性能数据、传感器原始数据和操作日志数据，采用数据清洗算法，剔除异常和重复数据，生成清洗后的数据；

所述数据标准化子模块基于清洗后的数据，采用Z-score标准化方法，将数据转换至相同量纲和数值范围，生成标准化数据；

所述数据格式转化子模块基于标准化数据，利用数据转换方法，进行数据结构和格式的调整，生成预处理后的数据集；

所述数据清洗算法包括异常值检测、空值处理、重复值查找和数据修正步骤，所述清洗后的数据指被清除异常、重复和冗余数据后的数据集；

所述Z-score标准化方法具体为每个数据点减去数据集的平均值，再除以标准差，使得数据的平均值为0，标准差为1，所述标准化数据具体指被转换到统一数值范围内的数据，所述预处理后的数据集具体指数据经过清洗、标准化和格式转换后的数据集。

作为本发明的进一步方案：所述模型训练子模块基于预处理后的数据集，利用卷积神经网络和循环神经网络算法，进行模型的训练和优化，生成训练好的模型；

所述模型验证子模块基于训练好的模型，采用交叉验证方法，评估模型的准确性和稳健性，得到模型验证报告；

所述异常指标产生子模块基于训练好的模型，采用阈值检测方法，识别并标记出异常数据，生成异常报告；

所述循环神经网络算法包括长短时记忆网络和门控循环单元，用于处理序列数据，所述训练好的模型具体指经过数据训练并调整参数后，能够预测或分类的机器学习模型，所述模型验证报告包括模型的准确率、召回率、F1值，所述阈值检测方法具体为设置数据阈值，当数据超过或低于所述数据阈值时，被标记为异常，所述异常报告具体指记录被标记为异常的数据点及其关联信息的文档。

作为本发明的进一步方案：所述异常数据关联子模块基于异常报告，采用关联规则学习方法，分析异常数据之间的关联性，得到异常关联报告；

所述原因分析子模块基于异常关联报告，采用因果分析方法，对异常原因进行分析，生成初步原因分析；

所述报告生成子模块基于初步原因分析，利用报告生成技术，整合并格式化分析结果，生成原因分析报告；

所述关联规则学习方法具体为挖掘数据中的频繁项目集，根据所述频繁项目集生成关联规则，所述异常关联报告具体包括异常数据之间的关联度，所述因果分析方法具体为鱼骨图法或5 Why方法，所述初步原因分析具体指对异常原因进行的初步调查和分析的文档。

作为本发明的进一步方案：所述环境建模子模块基于原因分析报告，采用状态转移矩阵方法，对环境特性进行深度建模，生成环境模型；

所述初始策略学习子模块基于环境模型，利用深度Q网络进行初始策略学习，生成初始处理策略；

所述第一策略优化子模块基于初始处理策略，采用策略梯度方法，进行策略调整和优化，生成优化后的错误处理策略；

所述环境模型具体为基于多维特性的复杂环境的抽象表示，所述初始处理策略为面向错误的预设应对框架，包含预判逻辑和应对措施。

作为本发明的进一步方案：所述策略选择子模块基于错误处理策略，采用策略选择算法，对待处理错误进行策略匹配，生成策略执行方案；

所述策略执行子模块基于策略执行方案，利用自动执行程序，进行错误处理，生成处理过程记录；

所述处理结果收集子模块基于处理过程记录，采用结果分析算法，生成处理状态报告。

作为本发明的进一步方案：所述结果评价子模块基于处理状态报告，采用结果评估算法，进行策略执行的评价，生成策略执行效果评价；

所述用户反馈收集子模块基于策略执行效果评价，通过实时反馈系统，收集用户的满意度和评价信息，生成初步用户反馈；

所述反馈信息整理子模块基于初步用户反馈，利用反馈整理算法，进行信息的分类和整理，生成用户反馈报告；

所述策略执行效果评价具体为策略在错误下的表现和效应，包括运行速度、错误纠正率，所述初步用户反馈包括用户的满意度评分、问题描述、改进方向。

作为本发明的进一步方案：所述模型评价与优化子模块基于用户反馈报告，采用模型评价技术，对异常检测模型进行评价，再利用模型优化算法进行调整，生成优化后的异常检测模型；

所述第二策略优化子模块基于优化后的异常检测模型，采用持续学习算法，对错误处理策略进行再次优化，生成持续优化的错误处理策略；

所述系统性能分析子模块基于持续优化的错误处理策略，采用性能评估技术，对系统的整体性能进行分析，生成系统性能报告；

所述系统性能报告包含系统运算效率、策略判断准确率、用户满意度指标的分析评估。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，采用实时数据采集和深度神经网络技术，可以快速且准确地识别系统中的异常情况，显著提升错误检测的效率和准确性。通过自然语言生成技术和特征关联分析，对错误原因进行深入探索和分析。基于强化学习算法，系统能自我学习优化错误处理策略，不仅减少了人工干预，也提高了系统处理错误的可靠性和效率。基于实时反馈系统的用户反馈机制，使得系统能实时调整，更好地符合用户需求。通过持续学习和优化，系统能迅速反映最新的数据和反馈，从而提高系统性能和稳定性，满足更高的运行要求。

附图说明

图1为本发明的系统流程图；

图2为本发明的系统框架示意图；

图3为本发明的错误数据采集模块流程图；

图4为本发明的数据预处理模块流程图；

图5为本发明的异常检测模块流程图；

图6为本发明的原因分析模块流程图；

图7为本发明的错误处理策略学习模块流程图；

图8为本发明的策略执行模块流程图；

图9为本发明的系统反馈模块流程图；

图10为本发明的持续优化模块流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例一

请参阅图1，基于人工智能自查询的集控平台错误分析系统包括错误数据采集模块、数据预处理模块、异常检测模块、原因分析模块、错误处理策略学习模块、策略执行模块、系统反馈模块、持续优化模块；

错误数据采集模块基于集控平台的实时监控，采用实时数据采集的方法，获得平台的错误信息和性能指标，生成错误数据集和性能数据集；

数据预处理模块基于错误数据集和性能数据集，使用数据清理和标准化的方法，对原始数据进行清洗和格式化，生成预处理后的数据集；

异常检测模块基于预处理后的数据集，通过包括卷积神经网络和循环神经网络的深度神经网络进行建模，识别并产生异常报告；

原因分析模块根据异常报告，采用自然语言生成技术和特征关联分析，对错误原因进行探索和分析，生成原因分析报告；

错误处理策略学习模块基于原因分析报告，通过深度Q网络和策略梯度方法的强化学习算法，对错误处理策略进行学习与优化，生成错误处理策略；

策略执行模块根据错误处理策略，通过自动执行程序对检测到的错误进行处理，并记录其处理效果，生成处理状态报告；

系统反馈模块基于处理状态报告，采用实时反馈系统，向用户展示错误处理的结果，并收集用户反馈，生成用户反馈报告；

持续优化模块基于用户反馈报告，采用持续学习和调优的方法，对异常检测模型、原因分析模型和错误处理策略进行优化，生成优化后的模型和策略；

实时数据采集具体为使用高频采样技术对集控平台进行连续监测，错误数据集包括错误代码、错误发生的时间戳、系统日志，性能数据集具体指包括CPU使用率、内存占用、网络延迟的关键性能指标值，数据清理具体为消除重复数据、修正错误输入和处理缺失值，标准化具体指将数据转换为统一的度量单位或范围，预处理后的数据集包括清洗后的错误数据、标准化的性能指标，异常报告包括异常的类型、发生时间、影响，原因分析报告包括异常原因、性能指标、推荐的处理方法，错误处理策略包括针对错误的自动修复方法、需要人工干预的情况，以及预防措施，处理状态报告包括错误处理结果、处理时长、遗留问题，用户反馈报告包括用户的满意度评分、评论，持续学习和调优的策略具体为定期重新训练模型，反映最新数据和反馈，优化后的模型和策略包括更新的模型权重、改进的错误处理流程和新的预防措施。

首先，从数据的采集和预处理环节看，该系统能够实时、高效地采集关于集控平台的错误信息和性能指标，确保系统有足够、实时的数据为后续的分析和处理提供支撑。借助于高频采样技术，系统能对集控平台进行连续监测，减少数据的丢失或延迟，进而提高系统的响应速度和准确性。此外，数据预处理模块通过数据清理和标准化，确保了数据的质量和一致性，为后续模块提供了更加准确和规范的数据输入。

其次，系统所采用的深度神经网络模型，包括卷积神经网络和循环神经网络，使得异常检测更加精确。这种深度学习方法充分利用了大量的数据，自动从中提取关键特征，从而实现了高效和准确的异常识别，大大提高了系统的可靠性。

再者，原因分析模块的引入填补了传统系统中仅依靠人工分析的空白。通过自然语言生成技术和特征关联分析深入探讨错误的根源，使得系统不仅可以检测到错误，还能够为用户或运维人员提供具体、明确的错误原因和处理建议。

此外，错误处理策略学习模块和策略执行模块的存在使得系统具备了自我学习和自动修复的能力。这不仅大大减轻了运维人员的工作负担，而且还能够确保即使在非工作时间，系统也能够自动处理和修复错误，大大提高了系统的稳定性和可用性。

系统反馈模块和持续优化模块为该系统注入了持续改进的动力。用户的实时反馈直接反映了系统在实际操作中的效果，帮助开发者和运维人员了解系统的短板，从而进行针对性的优化。此外，持续优化模块确保系统可以根据最新的数据和反馈进行调整，使其始终保持在最佳状态。

请参阅图2，错误数据采集模块包括性能数据采集子模块、传感器数据采集子模块、操作日志采集子模块；

数据预处理模块包括数据清理子模块、数据标准化子模块、数据格式转化子模块；

异常检测模块包括模型训练子模块、模型验证子模块、异常指标产生子模块；

原因分析模块包括异常数据关联子模块、原因分析子模块、报告生成子模块；

错误处理策略学习模块包括环境建模子模块、初始策略学习子模块、第一策略优化子模块；

策略执行模块包括策略选择子模块、策略执行子模块、处理结果收集子模块；

系统反馈模块包括结果评价子模块、用户反馈收集子模块、反馈信息整理子模块；

持续优化模块包括模型评价与优化子模块、第二策略优化子模块、系统性能分析子模块。

错误数据采集模块：性能数据采集子模块中，系统将通过性能监控工具实时收集平台的性能数据，例如CPU使用率、内存占用率和磁盘I/O速率。这将帮助实时了解系统的运行状态，并为后续的异常检测提供数据支撑。传感器数据采集子模块根据平台的部署环境，对接相应的传感器，实时采集温度、湿度、压力等关键指标数据，确保硬件环境始终在一个合理的工作范围内。操作日志采集子模块系统将自动记录用户的每一次操作，这不仅可以帮助理解用户的操作习惯，还可以在出现问题时追溯操作历史，快速定位问题原因。

数据预处理模块：数据清理子模块中，系统会自动检测并删除重复数据、修正错误输入、处理缺失值，确保数据的完整性和准确性。数据标准化子模块将不同来源、不同格式的数据转化为统一的度量单位或范围，确保数据处理的一致性。数据格式转化子模块根据后续处理需要，将数据转化为适当的格式，如JSON、CSV等。

异常检测模块：模型训练子模块利用历史数据，结合深度学习技术，训练异常检测模型，提高模型的准确性和鲁棒性。模型验证子模块利用验证集测试模型的性能，确保模型在真实环境中能够有效工作。异常指标产生子模块运行已训练的模型，对实时数据进行检测，及时生成异常指标报告。

原因分析模块：异常数据关联子模块对异常数据进行关联分析，找出异常原因。原因分析子模块对关联分析的结果进行深入探讨，明确问题原因。报告生成子模块根据分析结果，自动生成原因分析报告，为后续处理提供决策支持。

错误处理策略学习模块：环境建模子模块对当前的操作环境进行建模，明确各个变量之间的关系。初始策略学习子模块基于环境模型，利用强化学习方法学习初始的错误处理策略。第一策略优化子模块根据实际的处理结果，不断优化错误处理策略，提高处理效率和效果。

策略执行模块：策略选择子模块根据当前的问题和环境，选择最适合的错误处理策略。策略执行子模块自动或手动执行所选择的策略，对问题进行处理。处理结果收集子模块记录策略执行的结果，为后续的策略优化和用户反馈提供数据支持。

系统反馈模块：结果评价子模块根据处理结果，评价策略的有效性。用户反馈收集子模块向用户收集对处理结果的反馈。反馈信息整理子模块整理收集到的反馈信息，为系统持续优化提供参考。

持续优化模块：模型评价与优化子模块定期对异常检测模型进行评价，根据评价结果进行模型的优化。第二策略优化子模块根据用户反馈和实际处理效果，不断优化错误处理策略，确保其始终有效。系统性能分析子模块定期对整个系统的性能进行分析，确保系统始终在最佳状态运行。

请参阅图3，性能数据采集子模块基于集控平台的实时监控，采用高频采样技术进行性能指标的实时监测，并进行数据收集，生成实时性能数据；

传感器数据采集子模块基于硬件接口，利用传感器数据采集算法，收集硬件的状态信息，生成传感器原始数据；

操作日志采集子模块监控并记录用户在系统中的操作行为，利用日志采集方法，生成操作日志数据；

实时性能数据包括CPU使用率、内存使用量、网络带宽使用情况，操作日志数据包括操作类型、操作时间、操作对象。

性能数据采集子模块：

实时监控：此子模块通过集控平台实时监控系统的性能指标。监控可以使用性能监控工具（如Prometheus）实现，定期向系统发送请求以获取性能数据。

高频采样技术：高频采样技术通过短时间间隔内的多次采样来获取性能数据。这可以通过在集控平台上设置采样频率来实现，例如每秒采样一次。

数据收集和存储：采集到的性能数据会被传输到中央数据库，如InfluxDB。数据将以时间序列的形式存储，以便后续分析和可视化。

传感器数据采集子模块：

硬件接口：传感器数据采集子模块通过硬件接口（如I2C或SPI）连接到传感器设备。这些接口允许与传感器通信以获取原始数据。

传感器数据采集算法：采集算法负责从传感器读取原始数据，涉及到传感器的通信协议和数据解析方法。

数据存储：传感器原始数据将被存储在数据库中，采用非关系型数据库（如MongoDB）来处理传感器数据，以便有效地存储和检索。

操作日志采集子模块：

监控用户操作行为：操作日志采集子模块会监视用户在系统中的操作行为，如登录、查询、修改等，使用监控工具（如Elasticsearch）来捕获用户活动。

日志采集方法：这包括设置适当的触发器和日志记录级别，以确保记录关键操作。操作日志数据会被存储在日志文件中。

数据格式化和存储：操作日志数据将被格式化为易于分析的格式，采用JSON格式。然后，数据将被传输到日志分析工具（如Logstash）以进行处理和存储。

请参阅图4，数据清理子模块基于实时性能数据、传感器原始数据和操作日志数据，采用数据清洗算法，剔除异常和重复数据，生成清洗后的数据；

数据标准化子模块基于清洗后的数据，采用Z-score标准化方法，将数据转换至相同量纲和数值范围，生成标准化数据；

数据格式转化子模块基于标准化数据，利用数据转换方法，进行数据结构和格式的调整，生成预处理后的数据集；

数据清洗算法包括异常值检测、空值处理、重复值查找和数据修正步骤，清洗后的数据指被清除异常、重复和冗余数据后的数据集；

score标准化方法具体为每个数据点减去数据集的平均值，再除以标准差，使得数据的平均值为0，标准差为1，标准化数据具体指被转换到统一数值范围内的数据，预处理后的数据集具体指数据经过清洗、标准化和格式转换后的数据集。

数据清理子模块：

异常值检测：使用统计方法或机器学习算法来检测异常值，例如Z-score、IQR或Isolation Forest。将异常值识别并记录。

# 使用Z-score方法检测异常值

from scipy import stats

z_scores = np.abs(stats.zscore(data))

threshold = 3 # 阈值

outliers = np.where(z_scores > threshold)

cleaned_data = data[(z_scores < threshold).all(axis=1)]

空值处理：处理数据中的缺失值，可以使用均值、中位数或插值方法来填充缺失值。

# 使用均值填充缺失值

cleaned_data = cleaned_data.fillna(cleaned_data.mean())

重复值查找：检查数据中的重复记录并去除。

# 去除重复值

cleaned_data = cleaned_data.drop_duplicates()

数据修正：对于不合理的数据，进行修正或移除。

数据标准化子模块：

将数据标准化为均值为0，标准差为1的分布，使数据在相同的数值范围内。

# 使用Z-score标准化

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()

standardized_data = scaler.fit_transform(cleaned_data)

数据格式转化子模块：

根据需要，进行数据结构和格式的调整，例如将数据转化为特定的输入格式，如矩阵或序列。

# 数据结构和格式调整的代码示例

transformed_data = reshape_data(standardized_data)

整合以上步骤以生成预处理后的数据集：

# 整合清洁、标准化和格式转化

cleaned_data = data_cleaning(raw_data)

standardized_data = z_score_normalization(cleaned_data)

preprocessed_data = data_format_conversion(standardized_data)

请参阅图5，模型训练子模块基于预处理后的数据集，利用卷积神经网络和循环神经网络算法，进行模型的训练和优化，生成训练好的模型；

模型验证子模块基于训练好的模型，采用交叉验证方法，评估模型的准确性和稳健性，得到模型验证报告；

异常指标产生子模块基于训练好的模型，采用阈值检测方法，识别并标记出异常数据，生成异常报告；

循环神经网络算法包括长短时记忆网络和门控循环单元，用于处理序列数据，训练好的模型具体指经过数据训练并调整参数后，能够预测或分类的机器学习模型，模型验证报告包括模型的准确率、召回率、F1值，阈值检测方法具体为设置数据阈值，当数据超过或低于数据阈值时，被标记为异常，异常报告具体指记录被标记为异常的数据点及其关联信息的文档。

模型训练子模块：

首先，预处理数据集，包括数据清洗、特征提取和标签编码等。确保数据格式适合深度学习模型。使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）创建卷积神经网络和循环神经网络模型。卷积层用于处理图像数据，而RNN层用于处理序列数据，如时间序列。将数据集分为训练集和验证集，然后使用训练集对模型进行训练。在每个训练迭代中，模型通过反向传播算法来优化权重和偏差。训练可以进行多轮（epochs）以提高模型性能。对模型进行超参数调整和性能优化，以获得更好的性能，包括学习率调整、批量规模设置等。

训练模型保存：一旦训练完成，将模型参数保存以备后续使用。

# 代码示例

import tensorflow as tf

# 创建模型

model = tf.keras.Sequential([

tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),

tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),

tf.keras.layers.Flatten(),

tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),

tf.keras.layers.LSTM(64, return_sequences=True),

tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')

])

# 编译和训练模型

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.fit(train_data, train_labels, epochs=10)

# 保存模型

model.save('trained_model.h5')

模型验证子模块：

使用交叉验证方法来评估模型的性能。数据集被分为多个子集，模型在这些子集上交替训练和验证，以获得更稳健的性能估计。计算模型的准确率、召回率、F1值等性能指标。这需要与验证集的真实标签进行比较。

# 代码示例

from sklearn.model_selection import cross_val_score

from sklearn.metrics import classification_report

# 使用交叉验证评估模型

scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)

print("Cross-Validation Scores:", scores)

# 计算性能指标

y_pred = model.predict(X)

print(classification_report(y, y_pred))

异常指标产生子模块：

为了检测异常数据，可以设置阈值，当模型的输出（例如，预测概率）高于或低于阈值时，数据被标记为异常。记录被标记为异常的数据点，包括其相关信息，如时间戳、位置等。

# 代码示例

threshold = 0.5 # 设置异常阈值

y_pred_prob = model.predict(X)

y_pred_labels = (y_pred_prob > threshold).astype(int)

# 标记异常数据

anomalies = X[y_pred_labels == 1]

anomaly_report = generate_anomaly_report(anomalies, timestamps)

请参阅图6，异常数据关联子模块基于异常报告，采用关联规则学习方法，分析异常数据之间的关联性，得到异常关联报告；

原因分析子模块基于异常关联报告，采用因果分析方法，对异常原因进行分析，生成初步原因分析；

报告生成子模块基于初步原因分析，利用报告生成技术，整合并格式化分析结果，生成原因分析报告；

关联规则学习方法具体为挖掘数据中的频繁项目集，根据频繁项目集生成关联规则，异常关联报告具体包括异常数据之间的关联度，因果分析方法具体为鱼骨图法或5 Why方法，初步原因分析具体指对异常原因进行的初步调查和分析的文档。

异常数据关联子模块：

使用关联规则学习方法来分析异常数据之间的关联性。常用的算法包括Apriori和FP-Growth算法。

# 使用Apriori算法进行关联规则学习

from mlxtend.frequent_patterns import apriori

from mlxtend.frequent_patterns import association_rules

frequent_itemsets = apriori(data, min_support=0.1, use_colnames=True)

association_rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1.0)

生成异常关联报告：将关联规则的结果整合成异常关联报告，包括异常数据之间的关联度。

原因分析子模块：

采用因果分析方法，如鱼骨图法或5 Whys方法，来分析异常的根本原因。

# 5 Whys因果分析示例

def five_whys(root_cause, current_issue):

print("Why 1: " + root_cause)

print("Why 2: " + cause2)

print("Why 3: " + cause3)

print("Why 4: " + cause4)

print("Why 5: " + current_issue)

# 调用5 Whys方法进行因果分析

root_cause = "Machine malfunction"

current_issue = "Production downtime"

five_whys(root_cause, current_issue)

生成初步原因分析：根据因果分析的结果，生成初步原因分析文档，包括对异常原因的初步调查和分析。

报告生成子模块：

整合和格式化分析结果：整合异常关联报告和初步原因分析结果。

# 生成初步原因分析报告

def generate_preliminary_analysis_report(association_report, cause_analysis_report):

report = "异常关联报告:\n" + association_report + "\n\n初步原因分析:\n" + cause_analysis_report

return report

preliminary_report = generate_preliminary_analysis_report(association_report, cause_analysis_report)

生成原因分析报告：使用报告生成技术将分析结果格式化为报告。

# 生成最终原因分析报告

def generate_final_report(preliminary_report):

# 使用报告生成技术将文本格式化为报告

final_report = format_as_report(preliminary_report)

return final_report

final_report = generate_final_report(preliminary_report)

整合以上步骤以生成原因分析报告：

association_report = generate_association_report(data)

cause_analysis_report = perform_cause_analysis(association_report)

preliminary_report = generate_preliminary_analysis_report(association_report, cause_analysis_report)

final_report = generate_final_report(preliminary_report)

请参阅图7，环境建模子模块基于原因分析报告，采用状态转移矩阵方法，对环境特性进行深度建模，生成环境模型；

初始策略学习子模块基于环境模型，利用深度Q网络进行初始策略学习，生成初始处理策略；

第一策略优化子模块基于初始处理策略，采用策略梯度方法，进行策略调整和优化，生成优化后的错误处理策略；

环境模型具体为基于多维特性的复杂环境的抽象表示，初始处理策略为面向错误的预设应对框架，包含预判逻辑和应对措施。

环境建模子模块基于原因分析报告，采用状态转移矩阵方法，为问题域建立了深度的环境模型。通过这种方法，系统能够更好地理解环境特性，包括异常数据的发生、传播和影响路径。状态转移矩阵方法提供了一种强大的工具，使得系统能够模拟并预测不同状态下的环境变化，进而为问题的解决提供基础。

初始策略学习子模块使用深度Q网络，将环境模型与智能决策相结合。通过Q-learning算法，系统能够学习在不同环境状态下采取的最佳策略。这种初始策略学习为系统提供了基本的处理框架，使得系统能够根据环境的变化做出相应的决策。

第一策略优化子模块则进一步提高了系统的决策能力。采用策略梯度方法，系统能够根据实际的问题反馈，动态地调整和优化处理策略。这种策略的持续优化，使得系统能够在面对复杂多变的环境时，快速、准确地做出反应，最大程度地降低错误处理的概率。

环境模型的抽象表示考虑了多维特性，这意味着系统不仅仅能够看到问题的表面现象，还能够深入分析背后的根本原因。这种深度的抽象使得系统在决策时更加全面、准确。

初始处理策略的面向错误的预设应对框架为系统提供了灵活性。预判逻辑使得系统能够在问题发生前就做好相应准备，而应对措施则确保了系统在问题发生后能够迅速做出反应。这种综合性的处理策略为系统提供了更好的应对能力，能够应对各种突发情况。

请参阅图8，策略选择子模块基于错误处理策略，采用策略选择算法，对待处理错误进行策略匹配，生成策略执行方案；

策略执行子模块基于策略执行方案，利用自动执行程序，进行错误处理，生成处理过程记录；

处理结果收集子模块基于处理过程记录，采用结果分析算法，生成处理状态报告。

策略选择子模块：从策略库中获取可选的错误处理策略。根据当前的错误情境，将策略库中的策略与当前情境进行匹配。这可以基于规则、机器学习算法或深度学习方法来实现，以确定哪种策略最适合当前情境。选择最佳匹配的错误处理策略，生成策略执行方案，涉及基于优先级、权重或其他相关因素的决策算法。

策略执行子模块：根据策略选择子模块生成的策略执行方案，创建一个详细的执行计划，包括每个步骤的顺序和操作。利用自动执行程序，执行计划中的操作。这可以涉及自动化脚本、程序、机器人流程自动化工具等，具体取决于系统的需求。在执行过程中记录每个步骤的执行情况，包括成功、失败或中间状态，以及任何产生的日志或输出。

处理结果收集子模块：分析执行过程记录，提取关键信息，包括执行的成功和失败情况、所用时间、资源消耗等。使用适当的结果分析算法，例如统计分析、机器学习、自然语言处理，对执行结果进行分析。这可以包括检测潜在问题、找出性能改进的机会或提供关于执行过程的反馈。基于结果分析，生成处理状态报告，其中包括问题解决的情况、建议的改进、执行成功率、资源利用率等信息。

这些步骤可以使用编程语言（如Python、Java等）和相关库、框架实现。以下是一些代码示例：

# 代码示例 - 策略选择子模块

selected_strategy = choose_strategy(error_context, available_strategies)

execution_plan = generate_execution_plan(selected_strategy)

# 代码示例 - 策略执行子模块

execute_plan(execution_plan)

record_execution_process(execution_plan)

# 代码示例 - 处理结果收集子模块

execution_records = analyze_execution_records()

analysis_results = analyze_results(execution_records)

generate_status_report(analysis_results)

请参阅图9，结果评价子模块基于处理状态报告，采用结果评估算法，进行策略执行的评价，生成策略执行效果评价；

用户反馈收集子模块基于策略执行效果评价，通过实时反馈系统，收集用户的满意度和评价信息，生成初步用户反馈；

反馈信息整理子模块基于初步用户反馈，利用反馈整理算法，进行信息的分类和整理，生成用户反馈报告；

策略执行效果评价具体为策略在错误下的表现和效应，包括运行速度、错误纠正率，初步用户反馈包括用户的满意度评分、问题描述、改进方向。

通过结果评价子模块，系统能够定量评估策略的执行效果，包括运行速度和错误纠正率。这带来性能优化的好处，可以加速错误处理，提高系统的效率和可靠性。

用户反馈收集子模块通过实时反馈系统获取用户的满意度评分、问题描述和改进建议。这有助于提高用户满意度，同时提供关键信息，帮助系统更好地理解用户需求和问题。

反馈信息整理子模块通过分类和整理用户反馈，提供了信息的清晰结构，帮助系统更好地理解用户共同的需求和问题，有助于问题的优先处理和系统改进规划。

请参阅图10，模型评价与优化子模块基于用户反馈报告，采用模型评价技术，对异常检测模型进行评价，再利用模型优化算法进行调整，生成优化后的异常检测模型；

第二策略优化子模块基于优化后的异常检测模型，采用持续学习算法，对错误处理策略进行再次优化，生成持续优化的错误处理策略；

系统性能分析子模块基于持续优化的错误处理策略，采用性能评估技术，对系统的整体性能进行分析，生成系统性能报告；

系统性能报告包含系统运算效率、策略判断准确率、用户满意度指标的分析评估。通过模型评价与优化子模块，系统实现了异常检测模型的不断提升。模型评价技术和优化算法的应用有助于提高异常检测的准确性和可靠性，从而降低误报和漏报。这提供了一个更可信赖的异常检测系统，为用户提供更准确的结果，并降低了维护成本。

第二策略优化子模块基于模型的优化，使用持续学习算法来不断改进错误处理策略。这带来了两方面的好处：首先，系统具备实时适应性，能够根据新数据和情境自动调整策略，以满足不断变化的需求。其次，减少了对人工干预的依赖，提高了自动化水平，从而提供高效率的错误处理。

最后，系统性能分析子模块利用持续优化的错误处理策略，采用性能评估技术，对系统整体性能进行全面分析。这有助于提高系统的运算效率，改善策略的判断准确性，提高用户满意度。系统性能报告中包含系统运算效率、策略判断准确率和用户满意度指标的分析评估，提供了全面的性能反馈。

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.基于人工智能自查询的集控平台错误分析系统，其特征在于：所述基于人工智能自查询的集控平台错误分析系统包括错误数据采集模块、数据预处理模块、异常检测模块、原因分析模块、错误处理策略学习模块、策略执行模块、系统反馈模块、持续优化模块；

所述错误数据采集模块基于集控平台的实时监控，采用实时数据采集的方法，获得平台的错误信息和性能指标，生成错误数据集和性能数据集；

所述数据预处理模块基于错误数据集和性能数据集，使用数据清理和标准化的方法，对原始数据进行清洗和格式化，生成预处理后的数据集；

所述异常检测模块基于预处理后的数据集，通过包括卷积神经网络和循环神经网络的深度神经网络进行建模，识别并产生异常报告；

所述原因分析模块根据异常报告，采用自然语言生成技术和特征关联分析，对错误原因进行探索和分析，生成原因分析报告；

所述错误处理策略学习模块基于原因分析报告，通过深度Q网络和策略梯度方法的强化学习算法，对错误处理策略进行学习与优化，生成错误处理策略；

所述策略执行模块根据错误处理策略，通过自动执行程序对检测到的错误进行处理，并记录其处理效果，生成处理状态报告；

所述系统反馈模块基于处理状态报告，采用实时反馈系统，向用户展示错误处理的结果，并收集用户反馈，生成用户反馈报告；

所述持续优化模块基于用户反馈报告，采用持续学习和调优的方法，对异常检测模型、原因分析模型和错误处理策略进行优化，生成优化后的模型和策略；

所述实时数据采集具体为使用高频采样技术对集控平台进行连续监测，所述错误数据集包括错误代码、错误发生的时间戳、系统日志，所述性能数据集具体指包括CPU使用率、内存占用、网络延迟的关键性能指标值，所述数据清理具体为消除重复数据、修正错误输入和处理缺失值，所述标准化具体指将数据转换为统一的度量单位或范围，所述预处理后的数据集包括清洗后的错误数据、标准化的性能指标，所述异常报告包括异常的类型、发生时间、影响，所述原因分析报告包括异常原因、性能指标、推荐的处理方法，所述错误处理策略包括针对错误的自动修复方法、需要人工干预的情况，以及预防措施，所述处理状态报告包括错误处理结果、处理时长、遗留问题，所述用户反馈报告包括用户的满意度评分、评论，所述持续学习和调优的策略具体为定期重新训练模型，反映最新数据和反馈，所述优化后的模型和策略包括更新的模型权重、改进的错误处理流程和新的预防措施。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能自查询的集控平台错误分析系统，其特征在于：所述错误数据采集模块包括性能数据采集子模块、传感器数据采集子模块、操作日志采集子模块；

所述数据预处理模块包括数据清理子模块、数据标准化子模块、数据格式转化子模块；

所述异常检测模块包括模型训练子模块、模型验证子模块、异常指标产生子模块；

所述原因分析模块包括异常数据关联子模块、原因分析子模块、报告生成子模块；

所述错误处理策略学习模块包括环境建模子模块、初始策略学习子模块、第一策略优化子模块；

所述策略执行模块包括策略选择子模块、策略执行子模块、处理结果收集子模块；

所述系统反馈模块包括结果评价子模块、用户反馈收集子模块、反馈信息整理子模块；

所述持续优化模块包括模型评价与优化子模块、第二策略优化子模块、系统性能分析子模块。

3.根据权利要求2所述的基于人工智能自查询的集控平台错误分析系统，其特征在于：所述性能数据采集子模块基于集控平台的实时监控，采用高频采样技术进行性能指标的实时监测，并进行数据收集，生成实时性能数据；

所述传感器数据采集子模块基于硬件接口，利用传感器数据采集算法，收集硬件的状态信息，生成传感器原始数据；

所述操作日志采集子模块监控并记录用户在系统中的操作行为，利用日志采集方法，生成操作日志数据；

所述实时性能数据包括CPU使用率、内存使用量、网络带宽使用情况，所述操作日志数据包括操作类型、操作时间、操作对象。

4.根据权利要求2所述的基于人工智能自查询的集控平台错误分析系统，其特征在于：所述数据清理子模块基于实时性能数据、传感器原始数据和操作日志数据，采用数据清洗算法，剔除异常和重复数据，生成清洗后的数据；

所述数据标准化子模块基于清洗后的数据，采用Z-score标准化方法，将数据转换至相同量纲和数值范围，生成标准化数据；

所述数据格式转化子模块基于标准化数据，利用数据转换方法，进行数据结构和格式的调整，生成预处理后的数据集；

所述数据清洗算法包括异常值检测、空值处理、重复值查找和数据修正步骤，所述清洗后的数据指被清除异常、重复和冗余数据后的数据集；

所述Z-score标准化方法具体为每个数据点减去数据集的平均值，再除以标准差，使得数据的平均值为0，标准差为1，所述标准化数据具体指被转换到统一数值范围内的数据，所述预处理后的数据集具体指数据经过清洗、标准化和格式转换后的数据集。

5.根据权利要求2所述的基于人工智能自查询的集控平台错误分析系统，其特征在于：所述模型训练子模块基于预处理后的数据集，利用卷积神经网络和循环神经网络算法，进行模型的训练和优化，生成训练好的模型；

所述模型验证子模块基于训练好的模型，采用交叉验证方法，评估模型的准确性和稳健性，得到模型验证报告；

所述异常指标产生子模块基于训练好的模型，采用阈值检测方法，识别并标记出异常数据，生成异常报告；

所述循环神经网络算法包括长短时记忆网络和门控循环单元，用于处理序列数据，所述训练好的模型具体指经过数据训练并调整参数后，能够预测或分类的机器学习模型，所述模型验证报告包括模型的准确率、召回率、F1值，所述阈值检测方法具体为设置数据阈值，当数据超过或低于所述数据阈值时，被标记为异常，所述异常报告具体指记录被标记为异常的数据点及其关联信息的文档。

6.根据权利要求2所述的基于人工智能自查询的集控平台错误分析系统，其特征在于：所述异常数据关联子模块基于异常报告，采用关联规则学习方法，分析异常数据之间的关联性，得到异常关联报告；

所述原因分析子模块基于异常关联报告，采用因果分析方法，对异常原因进行分析，生成初步原因分析；

所述报告生成子模块基于初步原因分析，利用报告生成技术，整合并格式化分析结果，生成原因分析报告；

所述关联规则学习方法具体为挖掘数据中的频繁项目集，根据所述频繁项目集生成关联规则，所述异常关联报告具体包括异常数据之间的关联度，所述因果分析方法具体为鱼骨图法或5 Why方法，所述初步原因分析具体指对异常原因进行的初步调查和分析的文档。

7.根据权利要求2所述的基于人工智能自查询的集控平台错误分析系统，其特征在于：所述环境建模子模块基于原因分析报告，采用状态转移矩阵方法，对环境特性进行深度建模，生成环境模型；

所述初始策略学习子模块基于环境模型，利用深度Q网络进行初始策略学习，生成初始处理策略；

所述第一策略优化子模块基于初始处理策略，采用策略梯度方法，进行策略调整和优化，生成优化后的错误处理策略；

所述环境模型具体为基于多维特性的复杂环境的抽象表示，所述初始处理策略为面向错误的预设应对框架，包含预判逻辑和应对措施。

8.根据权利要求2所述的基于人工智能自查询的集控平台错误分析系统，其特征在于：所述策略选择子模块基于错误处理策略，采用策略选择算法，对待处理错误进行策略匹配，生成策略执行方案；

所述策略执行子模块基于策略执行方案，利用自动执行程序，进行错误处理，生成处理过程记录；

所述处理结果收集子模块基于处理过程记录，采用结果分析算法，生成处理状态报告。

9.根据权利要求2所述的基于人工智能自查询的集控平台错误分析系统，其特征在于：所述结果评价子模块基于处理状态报告，采用结果评估算法，进行策略执行的评价，生成策略执行效果评价；

所述用户反馈收集子模块基于策略执行效果评价，通过实时反馈系统，收集用户的满意度和评价信息，生成初步用户反馈；

所述反馈信息整理子模块基于初步用户反馈，利用反馈整理算法，进行信息的分类和整理，生成用户反馈报告；

所述策略执行效果评价具体为策略在错误下的表现和效应，包括运行速度、错误纠正率，所述初步用户反馈包括用户的满意度评分、问题描述、改进方向。

10.根据权利要求2所述的基于人工智能自查询的集控平台错误分析系统，其特征在于：所述模型评价与优化子模块基于用户反馈报告，采用模型评价技术，对异常检测模型进行评价，再利用模型优化算法进行调整，生成优化后的异常检测模型；

所述第二策略优化子模块基于优化后的异常检测模型，采用持续学习算法，对错误处理策略进行再次优化，生成持续优化的错误处理策略；

所述系统性能分析子模块基于持续优化的错误处理策略，采用性能评估技术，对系统的整体性能进行分析，生成系统性能报告；

所述系统性能报告包含系统运算效率、策略判断准确率、用户满意度指标的分析评估。