【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，特别涉及一种基于异常反馈数据的自动化巡检规划方法。
技术介绍
1、这个充满变化的时代中，企业面临着日益复杂的运营环境，对系统的稳定性和安全性的需求也随之水涨船高。为了应对这些挑战，基于异常反馈数据的自动化巡检规划方法应运而生，本专利技术的方法通过整合先进的数据分析和机器学习技术，极大地提高了对异常事件的检测、分类以及预测能力，从而有效提升了系统的运行效率和服务响应速率。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于异常反馈数据的自动化巡检规划方法，以筛选过程基于历史数据的分析结果，确定高风险异常测试事件，标记高优巡检级，减少不必要的巡检工作，并提高巡检工作的效率。
2、本专利技术的技术方案为：
3、一种基于异常反馈数据的自动化巡检规划方法，包括以下步骤：
4、(1)从数据库中调取测试事件历史异常反馈运行数据的异常时间，并确定历史运行数据中出现的异常故障事件；
5、(2)设定一个相关时间段，确定时间段异常故障测试事件，作为异常故障时段对应的相关事件；
6、(3)基于异常故障时段对应的异常故障进行分类，得到每次异常反馈类型对应的若干个异常故障时段；
7、(4)确定每个异常故障的故障等级，故障的影响程度，将故障分为不同的级别；
8、(5)筛选出高风险异常接口，根据故障等级和其他相关因素，筛选出那些可能导致严重后果的高风险接口；
9、(6)确定高风险异常测试事
10、(7)高优巡检级测试事件异常反馈提示高优处理，当高优巡检级的测试事件发生异常时，异常反馈提示高优处理，以快速响应并解决问题，减少潜在的服务中断或性能下降。
11、进一步的，步骤1中：从所述数据库中提取测试事件的历史异常反馈运行数据，并从中识别出异常发生的时间点。
12、进一步的，步骤2中：收集每次异常反馈类型对应的多个异常故障时段，使用先进的数据分析库和技术，时间序列分析库sktime，实现数据分析的高效化和精确化。
13、进一步的，步骤4中：将故障分为不同的级别，设置级别值为p1至p4，p1至p4代表故障从严重到轻微。
14、进一步的，步骤6中：分析高风险接口的潜在风险和影响，决定是否需要对它们进行高优巡检级的标记。
15、进一步的，步骤7中：当高优巡检级的测试事件发生异常时，通过异常反馈提示进行高优处理。
16、本专利技术的有益之处在于：
17、本专利技术筛选过程基于历史数据的分析结果，通过精准的风险评估和资源分配，实现对于自动化反馈异常隐患的针对化巡检，极大的提高自动化的巡检效率，同时实现人力物力资源的节约。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于异常反馈数据的自动化巡检规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于异常反馈数据的自动化巡检规划方法，其特征在于，步骤1中：从所述数据库中提取测试事件的历史异常反馈运行数据，并从中识别出异常发生的时间点。
3.根据权利要求1所述的基于异常反馈数据的自动化巡检规划方法，其特征在于，步骤2中：收集每次异常反馈类型对应的多个异常故障时段，使用先进的数据分析库和技术，时间序列分析库Sktime，实现数据分析的高效化和精确化。
4.根据权利要求1所述的基于异常反馈数据的自动化巡检规划方法，其特征在于，步骤4中：将故障分为不同的级别，设置级别值为P1至P4，P1至P4代表故障从严重到轻微。
5.根据权利要求1所述的基于异常反馈数据的自动化巡检规划方法，其特征在于，步骤6中：分析高风险接口的潜在风险和影响，决定是否需要对它们进行高优巡检级的标记。
6.根据权利要求1所述的基于异常反馈数据的自动化巡检规划方法，其特征在于，步骤7中：当高优巡检级的测试事件发生异常时，通过异常反馈提示进行高优处理。
【技术特征摘要】
1.一种基于异常反馈数据的自动化巡检规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于异常反馈数据的自动化巡检规划方法，其特征在于，步骤1中：从所述数据库中提取测试事件的历史异常反馈运行数据，并从中识别出异常发生的时间点。
3.根据权利要求1所述的基于异常反馈数据的自动化巡检规划方法，其特征在于，步骤2中：收集每次异常反馈类型对应的多个异常故障时段，使用先进的数据分析库和技术，时间序列分析库sktime，实现数据分析的高效化和精确化。
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【专利技术属性】
技术研发人员：杨兴荣，杨红，谭眉君，李建州，杨兴海，
申请(专利权)人：世纪恒通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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