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龙图腾网获悉烽火通信科技股份有限公司申请的专利一种用于设备故障预测的模型优化方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118211060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410377178.1，技术领域涉及：G06F18/2135；该发明授权一种用于设备故障预测的模型优化方法和装置是由郭鹏骏;颜昌隆;石佳琦设计研发完成，并于2024-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于设备故障预测的模型优化方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及通信技术领域，特别是涉及一种用于设备故障预测的模型优化方法和装置。主要包括：每组深度学习网络输出的动作概率分布和状态动作价值；根据动作概率分布，通过比值形式计算第一动作置信度；根据状态动作价值，通过比值形式计算第二动作置信度；根据第一动作置信度对所有深度学习网络的动作概率分布获取模型整体的动作概率分布；根据第二动作置信度对所有深度学习网络的状态动作价值获取模型整体的状态动作价值；根据整体的动作概率分布和整体的状态动作价值，计算模型的优化参数，使用优化参数对模型进行优化。本发明可以增强模型在应对多样性环境中的适应性，规避了单一策略可能面临的各种限制和不足之处。

本发明授权一种用于设备故障预测的模型优化方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于设备故障预测的模型优化方法，其特征在于，包括： 根据设备状态信息获取模型的输入数据，将输入数据输入至模型中的至少一组深度学习网络中，并获取每组深度学习网络输出的动作概率分布和状态动作价值；其中，在网络通信设备故障预测的场景中，从系统获取的设备状态信息包括：网络拓扑、操作日志、告警、事件、系统性能状态、业务配置和业务状态；获取到的设备状态信息中，不同维度的信息在进行故障预测时对预测结果的影响程度不同，为了减少数据处理量，通过特征提取的方式选择对预测结果影响最大的维度作为输入数据； 根据动作概率分布，通过比值形式计算相应深度学习网络的第一动作置信度；根据状态动作价值，通过比值形式计算相应深度学习网络的第二动作置信度；其中，第二动作置信度 第一动作置信度 其中，Qmaxs|·为输入数据s下状态动作价值第一最大值，Pmaxs|·为输入数据s下动作概率的第二最大值，Qseconds|·为输入数据s下状态动作价值的第一次大值、Pseconds|·为输入数据s下动作概率的第二次大值，ε为一个小正数； 根据第一动作置信度对所有深度学习网络的动作概率分布进行策略集成，以获取模型整体的动作概率分布；根据第二动作置信度对所有深度学习网络的状态动作价值进行策略集成，以获取模型整体的状态动作价值； 根据整体的动作概率分布和整体的状态动作价值，计算模型的优化参数，使用优化参数对模型进行优化，其中，通过上述的动作概率分布，获得故障种类f和建议动作a，其中，f为0代表正常，1代表子波道失帧，2代表管理控制模块故障，3代表支路适配模块故障；动作a为可进行的操作集合的子集；根据动作概率分布进行动作采样，将模型转移到下一个状态，并将该条样本数据存入数据库，再根据状态动作价值对模型进行策略更新，以实现模型的优化；在训练过程中不断优化模型，以提高故障预测的准确性和鲁棒性，从而确保模型适应不断变化的工作环境，有效捕捉潜在故障模式。

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