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使用机器学习数据验证的建议生成 

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申请/专利权人:甲骨文国际公司

摘要:公开了使用机器学习模型验证的传感器数据来生成用于修复被监控的系统中的问题的建议的技术。训练机器学习模型来识别被监控的系统的传感器之间的相关性。在接收当前传感器数据后,机器学习模型识别无法被验证的当前传感器数据的子集。系统基于学习到的传感器值之间的相关性来生成无法被验证的传感器数据的估计值。系统基于验证的传感器值和估计的传感器值生成用于修复被监控的系统中的问题的建议。

主权项:1.一种非暂时性计算机可读介质,包括指令,所述指令当被一个或多个硬件处理器执行时,导致包括以下的操作的执行:基于从多个数据源获得的历史传感器数据训练第一机器学习模型;将第一训练的机器学习模型应用于由多个数据源检测到的当前传感器数据,以识别所述当前传感器数据的不能基于与所述历史传感器数据相对应的数据关系来验证的特定子集;应用第二训练的机器学习模型来生成估计的传感器数据以取代所述当前传感器数据的不能被验证的所述特定子集;以及分析所述当前传感器数据以生成用于修复异常事件的任务列表,其中用所述估计的传感器数据取代所述当前传感器数据的所述特定子集。

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