本發(fā)明涉及設備故障診斷方法領域，具體為一種基于知識庫的視頻會議設備故障診斷方法。

背景技術(shù)：

1、在大型的視頻會議室中，由于設備眾多，目前通過設置日志的方式，實現(xiàn)對設備狀態(tài)的自動監(jiān)控，使運維人員能夠及時了解各個設備的運行狀態(tài)，如電流、電壓和網(wǎng)絡等信息，但是由于設備數(shù)量較多，因此故障情況也相對較多，而每次在發(fā)生故障后，大多都需要運維人員進行檢測和逐步檢查，從而能夠最終識別和診斷出故障原因，并進行修復，目前，僅部分發(fā)生概率較高的故障情況，運維人員能夠不需要進行逐步診斷或者僅需要少量診斷即可完成故障原因的確定的快速解決，因此在日常的使用過程中，由于大型會議室往往用于重要會議，運維人員相對較慢的逐步診斷方法難以滿足會議過程中對故障進行快速診斷的需求。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于知識庫的視頻會議設備故障診斷方法，解決了目前通過運維人員人工逐步診斷視頻會議設備故障時，難以滿足會議過程中對設備故障進行快速診斷需求的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種基于知識庫的視頻會議設備故障診斷方法，該診斷方法包括如下步驟：

4、s1、獲取若干個包含視頻會議設備歷史故障日志的第一數(shù)據(jù)，以及用以解決第一數(shù)據(jù)對應故障所采用方法的第二數(shù)據(jù)；

5、s2、計算第一數(shù)據(jù)中各分詞的總重要度，并提取總重要度最高的若干個分詞以作為特征詞，并根據(jù)特征詞建立第一數(shù)據(jù)與第二數(shù)據(jù)之間對應關(guān)系的知識庫；

6、s3、獲取包含當前故障日志的第三數(shù)據(jù)，判斷是否存在與第三數(shù)據(jù)相同的第一數(shù)據(jù)；

7、若是，則根據(jù)知識庫輸出與第一數(shù)據(jù)相對應的第二數(shù)據(jù)，并進入步驟s4；

8、若否，則進入步驟s5；

9、s4、判斷第二數(shù)據(jù)是否對第三數(shù)據(jù)處理完成；

10、若是，則結(jié)束；

11、若否，則進入步驟s5；

12、s5、獲取第三數(shù)據(jù)的特征詞，將第一數(shù)據(jù)和第三數(shù)據(jù)中的特征詞轉(zhuǎn)化為向量，并計算第三數(shù)據(jù)與各第一數(shù)據(jù)之間的貼合度，輸出貼合度最大的若干個第一數(shù)據(jù)所對應的第二數(shù)據(jù)。

13、作為優(yōu)選，在步驟s2中，具體包括如下步驟：

14、s21、根據(jù)第一數(shù)據(jù)設置自定義詞庫，并分別對第一數(shù)據(jù)進行分詞提取，以獲得若干個分詞庫，并對提取的分詞設置詞性標記；

15、s22、設置第一窗口，依次遍歷各分詞庫中的各個分詞，并在同時出現(xiàn)在同一個第一窗口內(nèi)的分詞之間設置連接邊，以得到連接邊集合；

16、s23、根據(jù)連接邊集合獲取連接邊數(shù)量最大的若干個分詞，以獲得重點詞集；

17、s24、計算重點詞集中各分詞的詞頻重要度和整體重要度，并根據(jù)二者的乘積計算第一重要度；

18、s25、根據(jù)重點詞集中任一分詞在相對應分詞庫中的出現(xiàn)概率和分詞庫中所有分詞出現(xiàn)的總次數(shù)，計算該分詞的混亂度，并根據(jù)分詞的詞性和混亂度計算第二重要度；

19、s26、根據(jù)任一分詞在重點詞集中的位置計算其第三重要度；

20、s27、根據(jù)第一重要度、第二重要度和第三重要度計算重點詞集中任一分詞的總重要度；

21、s28、依次獲取各分詞庫中若干個總重要度數(shù)值最大的分詞，并標記為特征詞，并與第二數(shù)據(jù)相對應以構(gòu)建知識庫。

22、作為優(yōu)選，在步驟s24中，具體包括如下步驟：

23、s241、依次獲取重點詞集中任一分詞在相對應分詞庫中的出現(xiàn)次數(shù)和該分詞庫中所有詞語出現(xiàn)的總次數(shù)，計算二者比值以獲得該分詞的頻率重要度；頻率重要度的計算公式為：

24、

25、上式中，zp表示該分詞的頻率重要度，表示第i個分詞在相對應的分詞庫mi中出現(xiàn)的次數(shù)，表示分詞庫中第j個分詞出現(xiàn)的次數(shù)，表示分詞庫mi中所有分詞出現(xiàn)的總次數(shù)；

26、s242、根據(jù)分詞庫總數(shù)和各分詞庫是否包含任一分詞，計算該分詞的區(qū)別重要度，并依次計算重點詞集中各分詞的區(qū)別重要度；

27、s243、根據(jù)詞頻重要度和區(qū)別重要度的乘積計算第一重要度；

28、z1＝zp×zq

29、上式中，z1表示第一重要度，zp表示分詞的頻率重要度，zq表示區(qū)別重要度。

30、作為優(yōu)選，在步驟s25中，具體包括如下步驟：

31、s251、根據(jù)重點詞集中任一分詞在相對應分詞庫中的出現(xiàn)概率和分詞庫中所有分詞出現(xiàn)的總次數(shù)，計算該分詞的混亂度；混亂度的計算公式為：

32、

33、上式中，h(ci)表示重點詞集中分詞ci的混亂度，nm表示所有分詞庫中所有詞語出現(xiàn)的總次數(shù)，表示重點詞集中分詞ci在所有分詞庫中出現(xiàn)的總次數(shù)；

34、s252、根據(jù)混亂度和重點詞集中各分詞的詞性計算重點詞集中各分詞的第二重要度。

35、作為優(yōu)選，在步驟s26中，具體包括如下步驟：

36、s261、構(gòu)建重點詞集的連接矩陣；連接矩陣的表達式為：

37、

38、上式中，mq表示重點詞集的連接矩陣，gk,k-1表示重點詞集中的第k個詞語和第k-1個詞語之間是否存在連接邊，若存在連接邊則結(jié)果為1，否則為0；

39、s262、根據(jù)連接矩陣計算重點詞集中任一分詞的第三重要度；

40、

41、上式中，z3表示重點詞集中任一分詞的第三重要度，和分別表示重點詞集中第i個和第j個詞語的位置，其結(jié)果分別為i和j，其中，為存在連接邊的數(shù)量最多的詞語的位置。

42、作為優(yōu)選，在步驟s5中，具體包括如下步驟：

43、s51、獲取第三數(shù)據(jù)的特征詞，將第一數(shù)據(jù)和第三數(shù)據(jù)中的特征詞轉(zhuǎn)化為向量；

44、s52、根據(jù)特征詞的向量計算第一數(shù)據(jù)和第三數(shù)據(jù)的貼合度；

45、s53、提取貼合度最大的若干個第一數(shù)據(jù)，并輸出與之對應的第二數(shù)據(jù)。

46、作為優(yōu)選，在步驟s242中，區(qū)別重要度的計算公式為：

47、

48、上式中，zq表示重點詞集中各分詞的區(qū)別重要度，nm表示分詞庫的總數(shù)，count(cj∈m)表示統(tǒng)計含有分詞cj的分詞庫總數(shù)。

49、作為優(yōu)選，在步驟s252中，第二重要度的計算公式為：

50、z2＝γ×h(ci)

51、其中，

52、

53、上式中，z2為第二重要度，γ為詞性系數(shù)，γ1、γ2和γ3分別為第一詞性系數(shù)、第二詞性系數(shù)和第三詞性系數(shù)。

54、作為優(yōu)選，在步驟s252中，γ1、γ2和γ3分別設置為0.5，0.4和0.1。

55、作為優(yōu)選，在步驟s52中，貼合度的計算公式為：

56、

57、上式中，th表示第一數(shù)據(jù)和第三數(shù)據(jù)的貼合度，iik和ijk分別表示第一數(shù)據(jù)和第三數(shù)據(jù)中的第k個特征詞的向量，共有p個特征詞，ti為次數(shù)權(quán)重系數(shù)，設置與第一數(shù)據(jù)相對應的第二數(shù)據(jù)的輸出次數(shù)，次數(shù)權(quán)重系數(shù)與該輸出次數(shù)正相關(guān)。

58、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明提供了一種基于知識庫的視頻會議設備故障診斷方法，具備以下有益效果：

59、1、本發(fā)明先通過包含若干個歷史故障日志的第一數(shù)據(jù)，對第一數(shù)據(jù)中的分詞進行提取后，通過逐步計算第一重要度、第二重要度和第三重要度，從各個方面作為維度篩選出若干個分詞，以形成相對于第一數(shù)據(jù)的若干個特征詞，隨后在獲取到第三數(shù)據(jù)時，若存在與第三數(shù)據(jù)相同的第一數(shù)據(jù)時，直接輸出對應的第二數(shù)據(jù)作為處理方法，一旦第二數(shù)據(jù)無法解決第三數(shù)據(jù)中所記載的故障，此時，則通過最后的貼合度計算，為運維人員提供用于參考的第二數(shù)據(jù)，以輔助運維人員快速解決故障，保證視頻會議的正常進行。

60、2、本發(fā)明通過計算詞頻重要度和整體重要度，以挑選出第一數(shù)據(jù)所對應重點詞集中與其他第一數(shù)據(jù)存在不同的分詞，從而使第一數(shù)據(jù)之間的區(qū)別性增大，一方面后續(xù)更加準確的挑選出與第三數(shù)據(jù)相似的第一數(shù)據(jù)，以更加準確的獲取到準確的第二數(shù)據(jù)。

61、3、通過根據(jù)分詞的詞性計算第二重要度，能夠?qū)⒎衷~根據(jù)詞性來進行重要度分類，從而能夠剔除一些不重要的分詞，以將第一數(shù)據(jù)中的重要分詞提取出來，形成與第一數(shù)據(jù)更加對應的特征詞。

62、4.本發(fā)明通過根據(jù)分詞在重點詞集中的位置計算第三重要度，從而能夠根據(jù)不同分詞之間的相對位置差異，形成與第一數(shù)據(jù)更加對應的特征詞，從而能夠使獲取的特征詞與第一數(shù)據(jù)更加對應。