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龍圖騰網恭喜深圳前海微眾銀行股份有限公司申請的專利硬件設備維護方法、裝置及電子設備獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114298209B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202111603721.8，技術領域涉及：G06F18/214；該發(fā)明授權硬件設備維護方法、裝置及電子設備是由夏敏捷;盧道和;饒俊明;鄭曉騰;陳揚東;云玉柱;謝倩倩;楊振林設計研發(fā)完成，并于2021-12-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本硬件設備維護方法、裝置及電子設備在說明書摘要公布了：本申請實施例提供了一種硬件設備維護方法、裝置及電子設備，所述方法包括獲取狀態(tài)信息，其中，狀態(tài)信息為待維護服務器中各硬件設備對應的信息，將狀態(tài)信息輸入至訓練完成的多級SVM模型中，使得多級SVM模型對狀態(tài)信息進行多次識別與分類處理，得到包含至少一種故障類型的故障信息集，根據包含至少一種故障類型的故障信息集對所述待維護服務器中的各硬件設備進行故障維護。本申請?zhí)岣吡斯收项愋妥R別的準確性與效率，進而保證了服務器的正常運行。

本發(fā)明授權硬件設備維護方法、裝置及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種硬件設備維護方法，其特征在于，包括：獲取狀態(tài)信息，其中，所述狀態(tài)信息為待維護服務器中各硬件設備對應的信息；將所述狀態(tài)信息輸入至訓練完成的多級支持向量機SVM模型中，使得所述多級SVM模型對所述狀態(tài)信息進行多次識別與分類處理，得到包含至少一種故障類型的故障信息集；所述多級SVM模型通過狀態(tài)測試信息集對訓練完成的多級SVM模型進行準確率評估，并在所述準確率評估的結果符合預設評估條件時得到的，所述準確率評估包括確定所述訓練完成的多級SVM模型的分類準確率Accuracy，其中，Accuracy＝AvgAcci，Acci表示所述多級SVM模型中每級SVM模塊的分類準確率，Tp1表示屬于目標故障類型且被正確分類到目標故障類型的樣本數量，Fpp表示不屬于目標故障類型卻被錯誤歸到目標故障類型的樣本數量，Fnn表示屬于目標故障類型卻被錯誤歸為其他故障類型的樣本數量，Tn1表示不屬于目標故障類型且被正確分類的樣本數量，αi表示各類故障類型的準確因子系數，αi＝1-X*XT，X表示所述狀態(tài)測試信息集中狀態(tài)測試信息對應的矩陣，XT表示X的轉置，i表示故障類型的個數；根據所述包含至少一種故障類型的故障信息集對所述待維護服務器中的各硬件設備進行故障維護。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人深圳前海微眾銀行股份有限公司，其通訊地址為：518027 廣東省深圳市前海深港合作區(qū)前灣一路1號A棟201室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。