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申请/专利权人：广州市齐明软件科技有限公司;广东省环境辐射监测与核应急响应技术支持中心
摘要：本发明涉及故障预测技术领域，具体为基于小样本训练模型预测辐射监测站设备故障方法及系统，包括以下步骤：基于辐射监测站的运行环境，对辐射探测器的历史数据进行收集，得到辐射监测设备历史档案。本发明中，通过小样本学习模型有效地利用了有限的数据资源构建故障预测模型，提高了预测的准确性，通过对辐射强度和设备操作状态的连续监控，能够及时识别出与已知故障模式相匹配的数据模式，在问题严重化前及时发出警告，并通过对故障概率的量化评估，进行风险等级的实时设定与调整，使得维护更加有针对性，有效延长了设备的使用寿命并降低了运营成本，通过动态调整故障检测阈值，匹配当前的运行状态和环境，优化了响应速度和敏感性。
主权项：1.基于小样本训练模型预测辐射监测站设备故障方法，其特征在于，包括以下步骤：基于辐射监测站的运行环境，对辐射探测器的历史数据进行收集，得到辐射监测设备历史档案；基于所述辐射监测设备历史档案，进行小样本学习框架训练，通过分析辐射阈值和辐射安全标准关联数据，构建匹配辐射监测站设备的故障类型分类预测模型，得到设备故障预测模型；基于所述设备故障预测模型，结合实时监测到的辐射强度和辐射监测设备状态与操作数据，分析数据与已知故障模式的匹配程度，获取预测故障匹配结果；基于所述预测故障匹配结果，评估预测故障在当前运行条件下的概率，得到监测设备故障概率信息；基于所述监测设备故障概率信息，进行风险等级设定，并发送到辐射监测站的故障管理设备中，生成辐射风险管理更新结果；基于所述辐射风险管理更新结果，调整检测阈值匹配辐射监测设备当前运行状态和辐射环境，得到故障阈值调整方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州市齐明软件科技有限公司 广东省环境辐射监测与核应急响应技术支持中心 基于小样本训练模型预测辐射监测站设备故障方法及系统
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