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申请/专利权人：深圳市友恺通信技术有限公司

摘要：本发明涉及性能评估技术领域，具体为一种基于人工智能的设备数据分析系统及方法，所述数据分析方法包括以下步骤：获取智能设备的运行时间和平均响应时间；根据运行时间和平均响应时间，得到智能设备的理论响应值；捕捉用户接触和离开智能设备过程中的若干个使用操作，生成一次智能设备使用事件，得到智能设备的实际响应值；根据得到的性能差值，生成性能相关事件；分析历史使用操作与性能相关事件的相似度，判断是否生成新的性能相关事件；分析得到用户的习惯行为，生成连续两次性能相关事件对性能造成影响的误差率；根据用户习惯行为的发生频率和每个习惯行为对应的性能差值，得到出现异常的预测时间范围。

主权项：1.一种基于人工智能的设备数据分析方法，其特征在于：所述数据分析方法包括以下步骤：步骤S100：每当智能设备接收到用户指令时，确定接收到指令的时间点为指令接收点，获取智能设备从开始运行到当前指令接收点的运行时间；根据历史智能设备每一次接收指令的响应时间，得到智能设备的平均响应时间；根据智能设备的运行时间和平均响应时间，评估得到智能设备的理论响应值；步骤S200：通过视频监控对用户操作智能设备的行为进行捕捉；从用户接触智能设备到离开智能设备的一系列动作序列中获取若干个使用操作，生成一次智能设备使用事件；通过分析一次智能设备使用事件过程中，用户的操作时间和智能设备当前接收指令的响应时间，生成智能设备的实际响应值；根据智能设备的理论响应值与实际响应值之间的差值得到性能差值，判断是否对智能设备的性能造成影响，生成性能相关事件；步骤S300：将性能相关事件存入设定的使用操作数据库，分析历史智能设备使用事件的使用操作与性能相关事件的相似度，判断是否生成新的性能相关事件；根据使用操作数据库中各个性能相关事件的发生次数和持续时间，分析得到用户的习惯行为；步骤S400：获取一个单位周期里智能设备发生性能相关事件的次数，理论响应值和实际响应值的变化程度，生成连续两次性能相关事件对智能设备性能造成影响的误差率；获取智能设备历史出现异常的平均异常响应值，根据用户习惯行为的发生频率和每个习惯行为对应的性能差值，得到智能设备出现异常的预测时间范围。

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