本申请涉及电数字数据处理，尤其涉及一种基于大数据技术的硬件功能参数识别诊断方法及装置。
背景技术：
1、在当前的硬件系统管理中，功能参数的识别和诊断是保障系统稳定运行的关键环节。现有技术主要采用单一的参数监测方法，通过设置固定阈值进行异常检测，或采用简单的统计分析方法进行参数关联性研究。部分系统引入了机器学习算法进行参数识别，但大多局限于特定场景和固定的参数组合。同时，一些系统尝试采用专家系统进行故障诊断，通过预设的规则库对异常参数进行判断和处理。这些方法在处理结构化数据、进行单参数分析和局部故障诊断时取得了一定效果。
2、然而，相关技术存在明显不足：首先，缺乏对多源异构数据的综合处理能力，难以有效融合设备运行数据、技术文档和历史记录等不同类型的信息；其次，参数识别过程中未考虑参数间的复杂关联关系，导致识别结果可靠性不高；再次，诊断过程过分依赖预设规则，缺乏自适应学习和动态调整能力；最后，对故障的传播路径和影响范围分析不够深入，难以实现准确的故障定位和有效的修正方案生成。
技术实现思路
1、本申请提供了一种基于大数据技术的硬件功能参数识别诊断方法及装置，用于实现基于多源异构数据的硬件功能参数的准确识别和有效诊断。
2、第一方面，本申请提供了一种基于大数据技术的硬件功能参数识别诊断方法，所述基于大数据技术的硬件功能参数识别诊断方法包括：对硬件设备的运行数据、技术文档和历史记录进行分布式采集和质量评级处理，得到标准化功能参数数据集和功能参数分类字典；对所述标准化功能参数数据集和功能参数分类字典进行特征分解和参数关联度计算处理，得到功能参数特征矩阵和功能参数映射规则集；对所述功能参数特征矩阵和功能参数映射规则集进行双向交叉验证识别和参数灵敏度量化处理，得到功能参数识别模型和功能参数评价体系；其中所述双向交叉验证识别包括正向功能映射和反向参数追溯；对所述功能参数识别模型的输出结果基于功能参数评价体系进行多层级参数诊断和动态阈值分析处理，得到功能参数诊断报告和参数调优策略库；其中所述多层级参数诊断包括单参数诊断、参数组合诊断和系统级联动诊断；对所述功能参数诊断报告中的异常参数基于参数调优策略库进行故障传播路径分析和修正方案生成处理，得到功能参数修正方案集和诊断规则库；对所述功能参数修正方案集和诊断规则库进行参数识别准确度验证和诊断有效性评估处理，得到硬件功能参数识别诊断结论报告。
3、第二方面，本申请提供了一种基于大数据技术的硬件功能参数识别诊断装置，所述基于大数据技术的硬件功能参数识别诊断装置包括：
4、评级模块，用于对硬件设备的运行数据、技术文档和历史记录进行分布式采集和质量评级处理，得到标准化功能参数数据集和功能参数分类字典；
5、计算模块，用于对所述标准化功能参数数据集和功能参数分类字典进行特征分解和参数关联度计算处理，得到功能参数特征矩阵和功能参数映射规则集；
6、识别模块，用于对所述功能参数特征矩阵和功能参数映射规则集进行双向交叉验证识别和参数灵敏度量化处理，得到功能参数识别模型和功能参数评价体系；其中所述双向交叉验证识别包括正向功能映射和反向参数追溯；
7、诊断模块，用于对所述功能参数识别模型的输出结果基于功能参数评价体系进行多层级参数诊断和动态阈值分析处理，得到功能参数诊断报告和参数调优策略库；其中所述多层级参数诊断包括单参数诊断、参数组合诊断和系统级联动诊断；
8、生成模块，用于对所述功能参数诊断报告中的异常参数基于参数调优策略库进行故障传播路径分析和修正方案生成处理，得到功能参数修正方案集和诊断规则库；
9、评估模块，用于对所述功能参数修正方案集和诊断规则库进行参数识别准确度验证和诊断有效性评估处理，得到硬件功能参数识别诊断结论报告。
10、本申请提供的技术方案中，通过分布式采集和质量评级处理，实现了对硬件设备运行数据、技术文档和历史记录的高效采集和预处理，确保了数据源的完整性和可靠性。通过特征分解和参数关联度计算，深入挖掘参数间的内在联系，有效提取了功能参数特征矩阵和映射规则集，为后续分析奠定了坚实基础。采用双向交叉验证识别机制，结合参数灵敏度量化分析，建立了准确的功能参数识别模型和科学的评价体系，其中正向功能映射和反向参数追溯的结合提高了识别的准确性和可靠性。在此基础上，采用多层级参数诊断策略，包括单参数诊断、参数组合诊断和系统级联动诊断，配合动态阈值分析技术，实现了从局部到整体的全面诊断，准确识别出异常参数和故障类型。基于参数调优策略库进行故障传播路径分析和修正方案生成，不仅找出了故障根源，还提供了有效的修正方案，大大提高了故障处理的效率。最后通过参数识别准确度验证和诊断有效性评估，形成了完整的诊断结论报告，保证了诊断结果的可靠性和实用性。整个方案形成了一个闭环的诊断体系，各个环节紧密相连，相互支撑，显著提升了硬件功能参数识别和故障诊断的准确性、实时性和可靠性。
1.一种基于大数据技术的硬件功能参数识别诊断方法，其特征在于，所述基于大数据技术的硬件功能参数识别诊断方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据技术的硬件功能参数识别诊断方法，其特征在于，所述对硬件设备的运行数据、技术文档和历史记录进行分布式采集和质量评级处理，得到标准化功能参数数据集和功能参数分类字典，包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据技术的硬件功能参数识别诊断方法，其特征在于，所述对所述标准化功能参数数据集和功能参数分类字典进行特征分解和参数关联度计算处理，得到功能参数特征矩阵和功能参数映射规则集，包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据技术的硬件功能参数识别诊断方法，其特征在于，所述对所述功能参数特征矩阵和功能参数映射规则集进行双向交叉验证识别和参数灵敏度量化处理，得到功能参数识别模型和功能参数评价体系；其中所述双向交叉验证识别包括正向功能映射和反向参数追溯，包括：
5.根据权利要求1所述的基于大数据技术的硬件功能参数识别诊断方法，其特征在于，对所述功能参数识别模型的输出结果基于功能参数评价体系进行多层级参数诊断和动态阈值分析处理，得到功能参数诊断报告和参数调优策略库；其中所述多层级参数诊断包括单参数诊断、参数组合诊断和系统级联动诊断，包括：
6.根据权利要求1所述的基于大数据技术的硬件功能参数识别诊断方法，其特征在于，所述对所述功能参数诊断报告中的异常参数基于参数调优策略库进行故障传播路径分析和修正方案生成处理，得到功能参数修正方案集和诊断规则库，包括：
7.根据权利要求1所述的基于大数据技术的硬件功能参数识别诊断方法，其特征在于，所述对所述功能参数修正方案集和诊断规则库进行参数识别准确度验证和诊断有效性评估处理，得到硬件功能参数识别诊断结论报告，包括：
8.一种基于大数据技术的硬件功能参数识别诊断装置，用于实现如权利要求1-7中任一项所述的基于大数据技术的硬件功能参数识别诊断方法，其特征在于，所述基于大数据技术的硬件功能参数识别诊断装置包括：
