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1. WO2020244336 - PROCÉDÉ ET DISPOSITIF DE CLASSIFICATION D'ALARME, DISPOSITIF ÉLECTRONIQUE ET SUPPORT D'INFORMATIONS

Numéro de publication WO/2020/244336
Date de publication 10.12.2020
N° de la demande internationale PCT/CN2020/086878
Date du dépôt international 24.04.2020
CIB
G06F 16/35 2019.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
16Recherche d’informations; Structures de bases de données à cet effet; Structures de systèmes de fichiers à cet effet
30de données textuelles non structurées
35Groupement; Classement
CPC
G06F 16/355
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
30of unstructured textual data
35Clustering; Classification
355Class or cluster creation or modification
G06K 9/6256
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
6217Design or setup of recognition systems and techniques; Extraction of features in feature space; Clustering techniques; Blind source separation
6256Obtaining sets of training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging, boosting
G06K 9/6277
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
6267Classification techniques
6268relating to the classification paradigm, e.g. parametric or non-parametric approaches
6277based on a parametric (probabilistic) model, e.g. based on Neyman-Pearson lemma, likelihood ratio, Receiver Operating Characteristic [ROC] curve plotting a False Acceptance Rate [FAR] versus a False Reject Rate [FRR]
G06Q 10/20
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
QDATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
10Administration; Management
20Product repair or maintenance administration
G06Q 40/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
QDATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
40Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
Déposants
  • 深圳前海微众银行股份有限公司 WEBANK CO., LTD. [CN]/[CN]
Inventeurs
  • 黄楷 HUANG, Kai
  • 杨俊杰 YANG, Junjie
  • 卢道和 LU, Daohe
Mandataires
  • 北京同达信恒知识产权代理有限公司 TDIP & PARTNERS
Données relatives à la priorité
201910482036.004.06.2019CN
Langue de publication Chinois (zh)
Langue de dépôt chinois (ZH)
États désignés
Titre
(EN) ALARM CLASSIFICATION METHOD AND DEVICE, ELECTRONIC DEVICE, AND STORAGE MEDIUM
(FR) PROCÉDÉ ET DISPOSITIF DE CLASSIFICATION D'ALARME, DISPOSITIF ÉLECTRONIQUE ET SUPPORT D'INFORMATIONS
(ZH) 一种告警分类方法、装置、电子设备及存储介质
Abrégé
(EN) An alarm classification method and device, an electronic device, and a storage medium, wherein the method comprises: obtaining alarm data generated by a network device (201); extracting effective semantic words in the alarm data, and determining an alarm feature vector corresponding to the alarm data according to the valid semantic words of the alarm data (202); wherein, each valid semantic word corresponds to one feature element in the alarm feature vector of the alarm data; and determining an alarm category of the alarm data according to the alarm feature vector of the alarm data and a pre-trained classification model (203); wherein the classification model is determined according to an estimated probability of historical alarm data under each alarm category and the alarm category corresponding to the historical alarm data, and the estimated probability of the historical alarm data under each alarm category is determined according to the conditional probability of each feature element of the historical alarm data under each alarm category.
(FR) L'invention porte sur un procédé et sur un dispositif de classification d'alarme, sur un dispositif électronique et sur un support d'informations, le procédé consistant : à obtenir des données d'alarme générées par un dispositif de réseau (201) ; à extraire des mots sémantiques efficaces dans les données d'alarme et déterminer un vecteur de caractéristiques d'alarme correspondant aux données d'alarme en fonction des mots sémantiques valides des données d'alarme (202) ; chaque mot sémantique valide correspondant à un élément de caractéristique dans le vecteur de caractéristiques d'alarme des données d'alarme ; et à déterminer une catégorie d'alarme des données d'alarme en fonction du vecteur de caractéristiques d'alarme des données d'alarme et d'un modèle de classification préformé (203) ; le modèle de classification étant déterminé en fonction d'une probabilité estimée de données d'alarme historiques dans chaque catégorie d'alarme et la catégorie d'alarme correspondant aux données d'alarme historiques, et la probabilité estimée des données d'alarme historiques dans chaque catégorie d'alarme étant déterminée en fonction de la probabilité conditionnelle de chaque élément de caractéristique des données d'alarme historiques dans chaque catégorie d'alarme.
(ZH) 一种告警分类方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取网络设备产生的告警数据(201);提取所述告警数据中的有效语义词,并根据所述告警数据的有效语义词确定所述告警数据对应的告警特征向量(202);其中,每个有效语义词对应所述告警数据的告警特征向量中的一个特征元素;根据所述告警数据的告警特征向量和预先训练的分类模型,确定所述告警数据的告警类别(203);所述分类模型为根据历史告警数据在各告警类别下的预估概率和各历史告警数据对应的告警类别确定的,所述历史告警数据在各告警类别下的预估概率是根据所述历史告警数据的每个特征元素在每个告警类别的条件概率确定的。
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