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最新的推論結果

執行下列命令來擷取資產屬性的最新推論結果。如需詳細資訊，請參閱《 AWS CLI 命令參考指南》中的 get-asset-property-value。

aws iotsitewise get-asset-property-value \
    —asset-id asset-id \
    —property-id result-property-id

推論結果歷史記錄

執行下列命令，以擷取指定時段的推論結果歷史記錄。如需詳細資訊，請參閱《 AWS CLI 命令參考指南》中的 get-asset-property-value-history。

aws iotsitewise get-asset-property-value-history \
    —asset-id asset-id \
    —property-id result-property-id \
    —start-date start-time \
    —end-date end-time

回應範例

範例 推論結果回應的 ：

{
  "value": {
    "stringValue": "{\"timestamp\": \"2025-02-10T22:42:00.000000\", \"prediction\": 0, \"prediction_reason\": \"NO_ANOMALY_DETECTED\", \"diagnostics\": [{\"name\": \"asset-id\\\\property-id\", \"value\": 0.53528}]}"
  },
  "timestamp": {
    "timeInSeconds": 1739227320,
    "offsetInNanos": 0
  },
  "quality": "GOOD"
}

回應欄位

• value.stringValue – JSON 字串，其中包含具有下列欄位的推論結果：

  • 時間戳記 – 執行推論的 TQV 時間戳記。

  • 預測 – 預測結果 (0 表示未偵測到異常，1 表示偵測到異常）。

  • prediction_reason – 預測的原因 (NO_ANOMALY_DETECTED 或 ANOMALY_DETECTED)。

  • 診斷 – 診斷資訊的陣列，顯示促成因素。

• 時間戳記 – 記錄結果的時間戳記 AWS IoT SiteWise。

• quality – 資料點的品質 （通常為 GOOD)。

了解推論結果

AWS IoT SiteWise 異常偵測傳回的推論結果包含模型在特定時間戳記預測的重要資訊，包括是否偵測到異常以及哪些感應器導致異常。

範例 詳細的推論結果：

{
    "timestamp": "2021-03-11T22:25:00.000000",
    "prediction": 1,
    "prediction_reason": "ANOMALY_DETECTED",
    "anomaly_score": 0.72385,
    "diagnostics": [
      { "name": "asset_id_1\\\\property_id_1", "value": 0.02346 },
      { "name": "asset_id_2\\\\property_id_2", "value": 0.10011 },
      { "name": "asset_id_3\\\\property_id_3", "value": 0.11162 }
    ]
}

diagnostics 欄位有助於解釋模型進行特定預測的原因。清單中的每個項目都包含：

• name：促成預測的感應器 （格式：asset_id\\\\property_id)。

• value：介於 0 和 1 之間的浮點數，代表該感應器在該時間點的相對權重或重要性。

使用者優點：

• 了解哪些感應器對異常的影響最大。

• 將高重量感應器與實體設備行為建立關聯。

• 通知根本原因分析。

注意

即使 prediction = 0（正常行為），也會傳回診斷清單。這有助於評估哪些感應器目前影響模型的決策，即使在運作狀態良好也一樣。