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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利运维故障的识别方法、装置、设备及可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116680599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310661540.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权运维故障的识别方法、装置、设备及可读存储介质是由李同;巴堃;庄伯金设计研发完成，并于2023-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本运维故障的识别方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请属于数字医疗技术领域，提供了一种运维故障的识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，为了解决传统技术中数字医疗系统出现运维故障时对故障的识别准确性较低的问题，通过若系统出现故障，获取系统的预设指标所对应的时间序列特征数据及其包含的局部子序列特征，并获取相对应的指标故障分类模型，将局部子序列特征所对应的特征向量输入指标故障分类模型，对故障进行识别，借助局部子序列特征及相应的指标故障分类模型，对故障进行识别，能够有效对包括但不限于大型医疗集团等数字医疗IT系统的故障进行识别，提高故障识别的智能化、准确性与效率，避免数字医疗IT系统等出现故障造成重大损失与危害。

本发明授权运维故障的识别方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种运维故障的识别方法，其特征在于，包括： 若检测到系统出现故障，则获取所述系统的预设指标所对应的时间序列特征数据，所述预设指标包括CPU、磁盘、硬盘、磁头损坏、电路板问题、芯片信息丢失、马达不转、芯片烧毁中的至少一项所对应的指标； 从所述时间序列特征数据中筛选得到局部子序列特征； 获取所述局部子序列特征所对应的指标类型，并获取与所述指标类型相对应的指标故障分类模型，所述指标类型包括CPU类型指标、磁盘类型指标、硬盘类型指标、磁头损坏类型指标、电路板问题类型指标、芯片信息丢失类型指标、马达不转类型指标、芯片烧毁类型指标中的至少一项； 将所述局部子序列特征转换为特征向量，并将所述特征向量输入所述指标类型所对应的指标故障分类模型，对所述故障进行识别，得到所述故障所对应的故障类型； 其中，所述局部子序列特征为基于Shapelet特征算法的特征；所述从所述时间序列特征数据中筛选得到局部子序列特征，包括： 将所述系统的若干个预设指标所对应的时间序列特征数据组成故障指标时序数据集； 根据所述故障指标时序数据集，获取初始子特征序列，并将所述初始子特征序列组成初始子序列特征集合； 根据所述初始子序列特征集合，将所述初始子序列特征进行分类，得到单类初始子序列特征，并计算所述单类初始子序列特征的初始子序列特征与相应的时间序列特征数据的相似度； 根据所述相似度，统计每个所述初始子序列特征的统计量，所述统计量描述所述初始子序列特征的分类能力； 根据所述相似度，对于属于同一个所述时间序列特征数据的初始子序列特征，过滤掉相似度较高的初始子序列特征，得到若干个目标子序列特征； 根据所述统计量，将所有所述目标子序列特征进行排序，并获取所述统计量所对应的分类能力最强的若干个目标子序列特征作为局部子序列特征。

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