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龙图腾网获悉阿里巴巴(中国)有限公司申请的专利故障预测模型训练方法、设备故障确定方法、装置及设备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：CN115168173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202210880637.9，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权故障预测模型训练方法、设备故障确定方法、装置及设备是由彭寒秋设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本故障预测模型训练方法、设备故障确定方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种故障预测模型训练方法、设备故障确定方法、装置及设备，该方法可以包括：从多个电子设备获取多条初始数据；根据设备信息和数据采样时刻，分别对每个电子设备对应的初始数据进行特征统计得到多条统计数据；根据多个电子设备的宕机信息，确定多条统计数据的标注结果，标注结果用于指示统计数据的采集时刻与电子设备宕机时刻之间的待宕机时长；根据多条统计数据和每条统计数据对应的标注结果进行模型训练，得到目标模型，目标模型用于确定电子设备在未来时段内是否因内存故障导致宕机。提高了电子设备宕机预测的准确性。

本发明授权故障预测模型训练方法、设备故障确定方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种故障预测模型训练方法，其特征在于，包括： 从多个电子设备获取多条初始数据，所述初始数据包括：设备信息、所述电子设备中内存的内存信息和数据采样时刻，所述内存信息包括内存故障信息和内存性能信息；所述内存故障信息包括：各故障类型对应的报错次数和故障位置； 根据所述设备信息和所述数据采样时刻，分别对每个电子设备对应的初始数据进行特征统计得到多条统计数据，其中，所述多条统计数据包括多个数据组对应的统计数据，所述每个数据组对应的统计数据包括：对所述数据组中各故障类型对应的报错次数进行特征统计得到的各故障类型对应的报错统计值、对所述数据组中的内存性能信息进行特征统计得到的内存性能统计值和对所述数据组中的故障位置进行统计得到所述内存中各块在所述数据组对应的时间窗口内的故障次数统计值；所述数据组为多个数据组中的任意一个数据组；针对每个电子设备，所述多个数据组是根据所述数据采样时刻和预设的时间窗口，将所述电子设备对应的初始数据划分得到的，一个数据组中初始数据的数据采样时刻位于对应的时间窗口内； 根据所述多个电子设备的宕机信息，确定所述多条统计数据的标注结果，所述标注结果用于指示所述统计数据的采集时刻与所述电子设备宕机时刻之间的待宕机时长； 根据所述多条统计数据和每条统计数据对应的标注结果进行模型训练，得到目标模型，所述目标模型用于确定电子设备在未来时段内是否因内存故障导致宕机。

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