基于XGBoost的医疗设备故障工单多层级智能分类与响应优先级预测研究

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摘要：针对医疗设备故障工单处理效率低下的问题，该研究提出并构建了一套基于机器学习的智能决策框架。该框架首先通过融合文本、时序与设备关键性等多模态数据，构建了一个领域知识增强的特征体系。其核心创新在于设计了一个三级级联XGBoost分类模型，实现了从设备类型、故障模式到关键部件的层级化、细粒度故障诊断。（剩余4904字）

试读结束

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