基本信息:
- 专利标题： 一种综合文本分类和图像识别的ICT系统故障分析方法
- 申请号：CN201911264526.X 申请日：2019-12-11
- 公开(公告)号：CN111026870A 公开(公告)日：2020-04-17
- 发明人： 俞学豪 , 孙瑨一 , 郑蓉蓉 , 李国栋 , 赵子岩 , 王晨辉 , 韩笑 , 冯显时 , 李雅西 , 袁洲 , 高金京 , 陈亮 , 王玮
- 申请人： 华北电力大学 , 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
- 申请人地址： 北京市昌平区朱辛庄北农路2号
- 专利权人： 华北电力大学,国网山东省电力公司信息通信公司,国家电网有限公司信息通信分公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人： 华北电力大学,国网山东省电力公司信息通信公司,国家电网有限公司信息通信分公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址： 北京市昌平区朱辛庄北农路2号
- 代理机构： 北京众合诚成知识产权代理有限公司
- 代理人： 张文宝
- 主分类号： G06F16/35
- IPC分类号： G06F16/35 ; G06F16/36 ; G06K9/62 ; G06Q10/00 ; G06Q50/06
摘要：
本发明公开了属于神经网络学习进行故障分析技术领域的一种综合文本分类和图像识别的ICT系统故障分析方法。该方法是收集客服记录的故障数据，对数据人工预处理,其包括分为文本分类和图像识别两个并行的过程，两个过程最后均要进行分类器分类；然后经过故障判别，建立故障分析模型进行故障分析，经过模型更新后返回开头的数据人工预处理；本发明实现了ICT系统资源的合理配置,缓解日益增长的ICT系统数量给客服运维带来的巨大压力和解决现阶段国网ICT客服仅依靠个人知识储备和经验,而使知识无法共享、内部资源无法高效率协同和有序运行等问题，提升ICT运维的智能化水平。