【技术实现步骤摘要】
本申请涉及设备检测，特别是涉及一种资源交互设备的状态检测方法、装置和计算机设备。
技术介绍
1、在资源管理系统中，相比于柜台的人工服务，自助的资源交互设备具有无人看管，业务量大的特性。在日常生活中，用户在使用资源交互设备进行资源交互时，可能会出现机器损坏、卡顿、死机等异常状态，因此，关于资源交互设备资源交互状态的特征分析和异常检测就极具必要性。
2、目前，在对资源交互设备异常检测的研究上主要是通过基于传统机器学习的方法，常用于构建分类模型的方法有随机树、k-means、支持向量机等。
3、然而，目前的资源交互设备异常检测方法，存在检测成本过高的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够降低检测成本的资源交互设备的状态检测方法、装置和计算机设备。
2、第一方面，本申请提供了一种资源交互设备的状态检测方法，该方法包括：
3、获取待检测的资源交互设备对应于不同资源交互特征的资源交互数据；
4、在资源交互数据至...
【技术保护点】
1.一种资源交互设备的状态检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述资源交互数据的采集时间段匹配的，对应于各所述资源交互数据的权重参数，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述权重获取模型的训练方式，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于各所述样本资源交互数据的采集时间段匹配的样本权重参数和各所述样本资源交互数据的采集时间段对应的预测权重参数，对所述权重获取模型进行训练，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设备状态检测模...
【技术特征摘要】
1.一种资源交互设备的状态检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述资源交互数据的采集时间段匹配的，对应于各所述资源交互数据的权重参数，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述权重获取模型的训练方式，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于各所述样本资源交互数据的采集时间段匹配的样本权重参数和各所述样本资源交互数据的采集时间段对应的预测权重参数，对所述权重获取模型进行训练，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设备状态检测模型包括第一子模型和第二子模型；所述第一子模型包括多个卷积层；
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二子模型包括多个隐藏层，各所述隐藏层包括多个类型的门结构；所述多个类型的门结构包括输入门结构、遗忘门结构、邻居遗忘门结...
【专利技术属性】
技术研发人员：王丽，陈知涣，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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