一种数据处理方法及电子设备技术

本申请实施例提供了一种数据处理方法及电子设备，其中，数据处理方法包括：获得表征用户对目标事件的分析结果的第一诊断数据，以及表征机器对所述目标事件的分析结果的第二诊断数据，所述第二诊断数据不同于所述第一诊断数据；根据所述第一诊断数据和第二诊断数据确定所述机器得出所述第二诊断数据而非所述第一诊断数据所参考的各条件数据；输出所述条件数据。本申请实施例的数据处理方法能够获知机器诊断时参考的条件数据，并输出该条件数据以供用户参考。

A data processing method and electronic equipment

【技术实现步骤摘要】
一种数据处理方法及电子设备
本申请实施例涉及智能设备领域，特别涉及一种数据处理方法及电子设备。
技术介绍
设备维修，特别是在IT行业，是一个非常重要的部门，该部门要求维修工程师能够快速准确地诊断出设备的症结点，并予以正确的维修，保证设备能够正常运行。但是，由于设备故障的症结诊断以及维修均是由维修工程师人工处理，故很难保证诊断及维修标准及水平的统一。目前很多厂商为解决该技术问题，采用机器对设备进行症结诊断，但精度欠佳，当得到的诊断数据错误时，操作人员并不知道机器诊断出错的原因，不能精进诊断程序，故不能较好地解决上述技术问题。申请内容本申请实施例提供了一种能够获知机器诊断时参考的条件数据的数据处理方法及应用该方法的电子设备。为了解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种数据处理方法，其中，包括：获得表征用户对目标事件的分析结果的第一诊断数据，以及表征机器对所述目标事件的分析结果的第二诊断数据，所述第二诊断数据不同于所述第一诊断数据；根据所述第一诊断数据和第二诊断数据确定所述机器得出所述第二诊断数据而非所述第一诊断数据所参考的各条件数据；输出所述条件数据。作为优选，还包括：获得表征用户对所述条件数据的认同度的判定数据；基于所述判定数据确定所述目标事件的实际诊断数据，所述实际诊断数据至少可为所述第一诊断数据或第二诊断数据。作为优选，所述根据所述第一诊断数据和第二诊断数据确定所述机器得出所述第二诊断数据而非所述第一诊断数据所参考的各条件数据包括：r>基于所述第一诊断数据确定所述机器的分析结果中与所述第一诊断数据信息相关的第一条件数据；基于所述第二诊断数据确定所述机器的分析结果中与所述第二诊断数据信息相关的第二条件数据。作为优选，所述机器内建立有多个分别用于对所述目标事件进行分析以得出不同诊断数据的诊断模型，每个所述诊断模型的训练数据至少部分不同；所述确定所述第一条件数据和第二条件数据包括：基于所述第一诊断数据确定所述机器中用于计算得出所述目标事件具有第一诊断数据的第一诊断模型；基于所述第二诊断数据确定所述机器中用于计算得出所述目标事件具有第二诊断数据的第二诊断模型；基于所述第一诊断模型确定其第一显著因素，并定义所述第一显著因素为所述第一条件数据；基于所述第二诊断模型确定其第二显著因素，并定义所述第二显著因素为所述第二条件数据。作为优选，所述获得表征用户对所述条件数据的认同度的判定数据包括：获得第一判定数据，所述第一判定数据表征用户对所述第一条件数据中认同的子数据所占所有子数据的比例；获得第二判定数据，所述第二判定数据表征用户对所述第二条件数据中认同的子数据所占所有子数据的比例。作为优选，所述基于所述判定数据确定所述目标事件的实际诊断数据包括：确定所述第一判定数据小于第一阈值；确定所述第二判定数据小于第二阈值；则确定所述第一诊断数据为实际诊断数据；或确定所述第一判定数据不小于第一阈值；确定所述第二判定数据不小于第二阈值；则确定所述第二诊断数据为实际诊断数据。作为优选，确定所述第一判定数据小于第一阈值；确定所述第二判定数据不小于第二阈值；确定第一判定数据与第二判定数据的大小关系；确定数值大的第一判定数据或第二判定数据所对应的第一诊断数据或第二诊断数据为实际诊断数据。作为优选，所述基于所述判定数据确定所述目标事件的实际诊断数据包括：确定所述第一判定数据小于第一阈值，或第二判定数据小于第二阈值；处理所述第一条件数据或第二条件数据，并将处理结果进行聚类计算；基于计算结果确定历史数据中与所述目标事件近似的参考事件及其诊断数据；输出所述参考事件及其诊断数据，以使用户基于所述参考事件及其诊断数据重新对所述第一条件数据或第二条件数据进行判定，并基于新的判定数据确定所述目标事件的实际诊断数据。作为优选，所述基于所述判定数据确定所述目标事件的实际诊断数据包括：确定所述第一判定数据不小于第一阈值；确定所述第二判定数据小于第二阈值；基于所述第二条件数据以及第二判定数据利用层次分析法重新确定所述第二诊断模型的权重，并更新所述第二诊断模型。本申请实施例同时提供一种电子设备，其中，包括：获得模块，其用于获得表征用户对目标事件的分析结果的第一诊断数据，以及表征机器对所述目标事件的分析结果的第二诊断数据，所述第二诊断数据不同于所述第一诊断数据；处理模块，其用于根据所述第一诊断数据和第二诊断数据确定所述机器得出所述第二诊断数据而非所述第一诊断数据所参考的各条件数据。基于上述实施例的公开可以获知，本申请实施例具备的有益效果包括能够在用户和机器对目标症结的诊断数据不一致时，基于用户的第一诊断数据和机器的第二诊断数据来确定出机器得出第二诊断数据，而非第一诊断数据所参考的各条件数据，并输出该条件数据，以供用户参考，使用户知道机器做出该第二诊断的原因。附图说明图1为本申请实施例中的数据处理方法的流程图。图2为本申请另一实施例中的数据处理方法的流程图。图3为本申请另一实施例中的数据处理方法的流程图。图4为本申请另一实施例中的数据处理方法的流程图。图5为本申请另一实施例中的数据处理方法的流程图。图6为本申请另一实施例中的数据处理方法的流程图。图7为本申请实施例具体应用时的方法流程图。图8为本申请实施例中的电子设备的结构框图。具体实施方式下面，结合附图对本申请的具体实施例进行详细的描述，但不作为本申请的限定。应理解的是，可以对此处公开的实施例做出各种修改。因此，下述说明书不应该视为限制，而仅是作为实施例的范例。本领域的技术人员将想到在本公开的范围和精神内的其他修改。包含在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本公开的实施例，并且与上面给出的对本公开的大致描述以及下面给出的对实施例的详细描述一起用于解释本公开的原理。通过下面参照附图对给定为非限制性实例的实施例的优选形式的描述，本申请的这些和其它特性将会变得显而易见。还应当理解，尽管已经参照一些具体实例对本申请进行了描述，但本领域技术人员能够确定地实现本申请的很多其它等效形式，它们具有如权利要求所述的特征并因此都位于借此所限定的保护范围内。当结合附图时，鉴于以下详细说明，本公开的上述和其他方面、特征和优势将变得更为显而易见。此后参照附图描述本公开的具体实施例；然而，应当理解，所公开的实施例仅仅是本公开的实例，其可采用多种方式实施。熟知和/或重复的功能和结构并未详细描述以避免不必要或多余的细节使得本公开模糊不清。因此，本文所公开的具体的结构性和功能性细节并非意在限定，而是仅仅作为权利要求的基础和代表性基础用于教导本领域技术人员以实质上任意合适的详细结构多样地使用本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其中，包括：/n获得表征用户对目标事件的分析结果的第一诊断数据，以及表征机器对所述目标事件的分析结果的第二诊断数据，所述第二诊断数据不同于所述第一诊断数据；/n根据所述第一诊断数据和第二诊断数据至少确定所述机器得出所述第二诊断数据而非所述第一诊断数据所参考的各条件数据；/n输出所述条件数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其中，包括：
获得表征用户对目标事件的分析结果的第一诊断数据，以及表征机器对所述目标事件的分析结果的第二诊断数据，所述第二诊断数据不同于所述第一诊断数据；
根据所述第一诊断数据和第二诊断数据至少确定所述机器得出所述第二诊断数据而非所述第一诊断数据所参考的各条件数据；
输出所述条件数据。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，还包括：
获得表征用户对所述条件数据的认同度的判定数据；
基于所述判定数据确定所述目标事件的实际诊断数据，所述实际诊断数据至少可为所述第一诊断数据或第二诊断数据。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述第一诊断数据和第二诊断数据确定所述机器得出所述第二诊断数据而非所述第一诊断数据所参考的各条件数据包括：
基于所述第一诊断数据确定所述机器的分析结果中与所述第一诊断数据信息相关的第一条件数据；
基于所述第二诊断数据确定所述机器的分析结果中与所述第二诊断数据信息相关的第二条件数据。


4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述机器内建立有多个分别用于对所述目标事件进行分析以得出不同诊断数据的诊断模型，每个所述诊断模型的训练数据至少部分不同；
所述确定所述第一条件数据和第二条件数据包括：
基于所述第一诊断数据确定所述机器中用于计算得出所述目标事件具有第一诊断数据的第一诊断模型；
基于所述第二诊断数据确定所述机器中用于计算得出所述目标事件具有第二诊断数据的第二诊断模型；
基于所述第一诊断模型确定其第一显著因素，并定义所述第一显著因素为所述第一条件数据；
基于所述第二诊断模型确定其第二显著因素，并定义所述第二显著因素为所述第二条件数据。


5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述获得表征用户对所述条件数据的认同度的判定数据包括：
获得第一判定数据，所述第一判定数据表征用户对所述第一条件数据中认同的子数据所占所有子数据的比例；
获得第二判定数据，所述第二判定数据表征用户对所述第二条件数据中认同的子数据所占所有子数据的...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱砡赐，罗德里戈·罗莎，保罗·奥利维拉，胡长建，
申请(专利权)人：联想北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11