摘要
本发明涉及一种基于数据驱动的监控指标方案动态优化方法与系统，该方法通过响应预警失效事件，提取指标合理性特征与监测对象特征，并分别输入至双分支模型进行分类识别；融合层对两分支输出的概率进行加权融合，得到综合概率；结合专家知识库中的结构化规则，利用贝叶斯网络进行先验约束与后验修正；进一步采用Shapley值分解法计算归因权重，并根据归因误差与预设阈值的比较结果，触发特征重组或模型再训练，实现监控指标方案的闭环动态优化。系统包括数据采集、特征提取、双分支神经网络、融合层、贝叶斯网络推理、归因解释及在线诊断与反馈等模块，支持多源异构数据的融合处理与实时归因分析。本发明可提升系统预警准确性与运维效率。
