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申请/专利权人：国网四川省电力公司;国网四川省电力公司乐山供电公司

摘要：本申请提供一种适用于培训考核系统的数据处理方法及电子设备，通过将目标系统程序运行数据和参考系统程序故障知识点进行向量化表示，能够高效捕捉数据的关键特征，利用程序运行矢量数据生成的热力图，能够直观展示目标数据与设定故障标签之间的匹配程度，进一步地，结合递归神经网络对故障知识点间的连通向量进行建模，深入挖掘了故障知识点之间的复杂关联，增强了故障诊断的深度和广度。通过图结构特征提取生成的目标故障知识点矢量数据，细化了故障特征的表示，提高了故障匹配的精度。最终，基于估计热力值确定目标系统程序故障知识点，实现了对系统故障的快速、准确识别，为培训考核系统的稳定运行提供了有力保障。

主权项：1.一种适用于培训考核系统的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取培训考核系统的目标系统程序运行数据和多个参考系统程序故障知识点，并分别对所述目标系统程序运行数据和各个参考系统程序故障知识点进行向量化表示，生成所述目标系统程序运行数据的程序运行矢量数据和各个参考系统程序故障知识点的故障知识点矢量数据；基于所述程序运行矢量数据，估计所述目标系统程序运行数据匹配各个设定程序故障标签的热力图；获取各个设定程序故障标签对应的递归神经网络，所述递归神经网络用于反映在所述设定程序故障标签下各参考系统程序故障知识点之间的连通向量；依据所述热力图和各个设定程序故障标签对应的递归神经网络，对各个参考系统程序故障知识点的故障知识点矢量数据进行图结构特征提取，生成各个参考系统程序故障知识点对应的目标故障知识点矢量数据；依据各个参考系统程序故障知识点对应的目标故障知识点矢量数据，确定各个参考系统程序故障知识点匹配所述目标系统程序运行数据的估计热力值；基于所述估计热力值，从所述各个参考系统程序故障知识点中确定所述目标系统程序运行数据对应的目标系统程序故障知识点；所述递归神经网络包括各个参考系统程序故障知识点对应的网络成员，以及网络成员间的链路，所述链路用于反映邻接的两个网络成员之间的连通向量；所述依据所述热力图和各个设定程序故障标签对应的递归神经网络，对各个参考系统程序故障知识点的故障知识点矢量数据进行图结构特征提取，生成各个参考系统程序故障知识点对应的目标故障知识点矢量数据，包括：对于每个参考系统程序故障知识点，确定所述参考系统程序故障知识点在各个设定程序故障标签对应的递归神经网络中对应的目标网络成员；对于每个设定程序故障标签对应的递归神经网络，依据所述递归神经网络中目标网络成员与其它网络成员之间的连通向量，确定在所述设定程序故障标签下目标网络成员的邻接矢量数据；依据所述热力图，将各个设定程序故障标签下目标网络成员的邻接矢量数据进行聚合，生成所述参考系统程序故障知识点的聚合后邻接矢量数据；依据所述聚合后邻接矢量数据，对所述参考系统程序故障知识点的故障知识点矢量数据进行更新，生成所述参考系统程序故障知识点对应的目标故障知识点矢量数据。

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