[發(fā)明專利]一種人工智能和大數(shù)據(jù)的信息分析方法及云計算平臺在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110208501.9 | 申請日: | 2020-06-16 |
| 公開(公告)號: | CN112991095A | 公開(公告)日: | 2021-06-18 |
| 發(fā)明(設計)人: | 洪江川 | 申請(專利權(quán))人: | 洪江川 |
| 主分類號: | G06Q50/06 | 分類號: | G06Q50/06;H04L29/08 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 650000 云南省*** | 國省代碼: | 云南;53 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 人工智能 數(shù)據(jù) 信息 分析 方法 計算 平臺 | ||
1.一種人工智能和大數(shù)據(jù)的信息分析方法,其特征在于,應用于云計算平臺,所述方法包括:
基于每個識別結(jié)果對應的數(shù)值結(jié)果中的每相鄰兩個識別數(shù)值之間的差值確定每個識別結(jié)果對應的電力設備的故障發(fā)生率;
在所述故障發(fā)生率超過第一參考值時,確定所述故障發(fā)生率對應的電力設備出現(xiàn)異常;
在所述故障發(fā)生率沒有超過所述第一參考值時,根據(jù)每個電力設備的地理位置確定所述故障發(fā)生率對應地理分布圖,在所述地理分布圖中的設定區(qū)域內(nèi)的故障發(fā)生率的均值超過第二參考值時,確定所述設定區(qū)域?qū)挠秒娋W(wǎng)絡出現(xiàn)異常。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述識別結(jié)果通過以下方式確定:
通過與每個電力設備預先建立的信息傳輸接口獲取對應的電力設備的運行狀態(tài)信息;
周期性地對獲取到的每組運行狀態(tài)信息進行解析,得到每組運行狀態(tài)信息在每個設定時段內(nèi)的狀態(tài)變化軌跡以及多個信息標簽;
將每組運行狀態(tài)信息在每個設定時段內(nèi)的狀態(tài)變化軌跡以及多個信息標簽進行封裝得到每組運行狀態(tài)信息的狀態(tài)變化集;
在檢測到所述人工智能服務器中的識別線程的空置率達到設定比率時將每個狀態(tài)變化集傳輸?shù)饺斯ぶ悄芊掌髦校?/p>
獲取所述人工智能服務器基于通過所述識別線程對每個狀態(tài)變化集進行狀態(tài)識別所返回的識別結(jié)果。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,將每個狀態(tài)變化集傳輸?shù)饺斯ぶ悄芊掌髦校ǎ?/p>
獲取所述人工智能服務器中處于空置狀態(tài)的多個識別線程;
判斷所述識別線程的數(shù)量是否大于等于所述狀態(tài)變化集的數(shù)量;
在所述識別線程的數(shù)量大于等于所述狀態(tài)變化集的數(shù)量的前提下,將每個狀態(tài)變化集傳輸?shù)剿鋈斯ぶ悄芊掌鞯钠渲幸粋€識別線程中;
在所述識別線程的數(shù)量小于所述狀態(tài)變化集的數(shù)量的前提下,獲取每個識別線程的信息吞吐量;按照信息吞吐量高低的順序?qū)λ鲎R別線程進行排序得到第一排序序列;按照狀態(tài)變化集的信息容量的大小順序?qū)λ鰻顟B(tài)變化集進行排序得到第二排序序列;
依次將所述第二排序序列中的至少部分狀態(tài)變化集分別傳輸?shù)剿龅谝慌判蛐蛄兄袑淖R別線程中。
4.一種云計算平臺,其特征在于,包括互相之間通信的處理器和存儲器,所述處理器從所述存儲器中讀取計算機程序,并通過運行所述計算機程序?qū)崿F(xiàn)權(quán)利要求1-3任一項所述的方法。
5.一種應用于計算機的可讀存儲介質(zhì),其特征在于,所述可讀存儲介質(zhì)燒錄有計算機程序,所述計算機程序在云計算平臺的處理器中運行時實現(xiàn)權(quán)利要求1-3任一項所述的方法。
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