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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明公开了一种基于因果图的代价最小必要因故障根因定位方法、系统及计算机可读存储介质。包括以下步骤：初始化参数配置神经网络；接收因果图和对应数据集，将数据集分成测试数据集和训练数据集，利用测试数据集初始化干预数据；利用训练数据集按预设方法构建并训练编码器和解码器；分批将测试数据集中的数据转换成掩码，与测试数据自身拼接后输入到编码器中进行编码，得到编码后的数据；将编码后的数据与利用干预数据计算出的掩码拼接后输入到解码器中进行反事实过程，得到反事实目标结果；利用所述结果按预设方法计算出系统的最小代价必要因。本发明将搜索问题表述为连续优化问题，将方法封装在统一的似然函数中，为任务提供端到端框架。
主权项：1.一种基于因果图的代价最小必要因故障根因定位方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：利用初始化参数配置神经网络；接收预设场景因果图和采集对应的数据集，将所述数据集划分成测试数据集和训练数据集，利用测试数据集初始化干预数据；S2：利用所述训练数据集根据预设方法构建并训练编码器和解码器；S3：分批将测试数据集中的数据转换成掩码，与测试数据集中自身数据拼接后输入到编码器中进行编码，得到编码后的数据；S4：将所述编码后的数据与利用干预数据计算出的掩码拼接后输入到解码器中进行反事实过程，得到反事实目标结果；S5：利用所述反事实目标结果按预设方法计算出系统的最小代价必要因。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种基于因果图的代价最小必要因故障根因定位方法、系统及计算机可读存储介质
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