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摘要：本发明涉及一种基于机器学习与RPA提高故障采集运维效率的方法，包括以下步骤：收集历史故障工单数据作为原始数据，对原始数据进行预处理；对预处理后的数据添加数据标签，所述数据标签指示故障的类型、故障的处理方案以及该工单是否被派发；将添加完数据标签的数据放入样本集中；利用样本集对机器学习算法模型进行训练，得到训练好的故障诊断模型；实时获取故障工单数据，将故障工单数据输入至故障诊断模型，输出该工单对应的故障类型、故障处理方案以及该工单是否需要派发；对应需要派发的故障工单数据生成派发工单，调用RPA机器人将派发工单转送给对应运维人员。
主权项：1.一种基于机器学习与RPA提高故障采集运维效率的方法，其特征在于，包括以下步骤：收集历史故障工单数据作为原始数据，对原始数据进行预处理；对预处理后的数据添加数据标签，所述数据标签指示故障的类型、故障的处理方案以及该工单是否被派发；将添加完数据标签的数据放入样本集中；利用样本集对机器学习算法模型进行训练，得到训练好的故障诊断模型；实时获取故障工单数据，将故障工单数据输入至故障诊断模型，输出该工单对应的故障类型、故障处理方案以及该工单是否需要派发；调用RPA机器人将对应需要派发的故障工单数据生成派发工单，并将派发工单转送给对应运维人员。
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