1.一种基于互联网的状态分析方法，其特征在于，包括：

对于每一个待分析互联网设备，预测出所述待分析互联网设备对应的待分析设备状态数据簇对应的预测设备状态描述数据，所述预测设备状态描述数据属于所述待分析设备状态数据簇在第一数据维度具有的预测设备状态描述数据，所述待分析互联网设备为多个，所述待分析设备状态数据簇包括多条待分析设备状态数据；

分别对多个所述待分析互联网设备中的每一个待分析互联网设备对应的预测设备状态描述数据进行特征映射处理，以输出每一个所述待分析互联网设备对应的目标描述数据映射特征表示；

依据每一个所述待分析互联网设备对应的目标描述数据映射特征表示，对多个所述待分析互联网设备进行设备状态分析处理，以输出每一个所述待分析互联网设备对应的目标设备状态信息，所述目标设备状态信息用于反映出对应的所述待分析互联网设备的状态是否异常。

2.如权利要求1所述的基于互联网的状态分析方法，其特征在于，所述对于每一个待分析互联网设备，预测出所述待分析互联网设备对应的待分析设备状态数据簇对应的预测设备状态描述数据的步骤，包括：提取到待分析互联网设备对应的待分析设备状态数据簇，所述待分析设备状态数据簇中包括至少一个第一数据维度以外的其它数据维度对应的待分析设备状态数据；

提取到第一数据维度对应的第一状态数据分析神经网络；所述第一状态数据分析神经网络基于第一示例性状态数据对第二状态数据分析神经网络进行网络优化形成；所述第一示例性状态数据包括第一示例性待分析设备状态数据簇和对应的在所述第一数据维度具有的示例性设备状态描述数据，所述第一示例性待分析设备状态数据簇包括所述第一数据维度对应的待分析设备状态数据；所述第二状态数据分析神经网络基于第二示例性状态数据对第三状态数据分析神经网络进行网络优化形成；所述第二示例性状态数据包括多个示例性数据维度对应的第二示例性待分析设备状态数据簇和对应的示例性设备状态描述数据组合；

对所述待分析设备状态数据簇进行加载，以利用所述第一状态数据分析神经网络，分析输出所述待分析互联网设备在所述第一数据维度具有的预测设备状态描述数据。

3.如权利要求1所述的基于互联网的状态分析方法，其特征在于，所述分别对多个所述待分析互联网设备中的每一个待分析互联网设备对应的预测设备状态描述数据进行特征映射处理，以输出每一个所述待分析互联网设备对应的目标描述数据映射特征表示的步骤，包括：对所述待分析互联网设备对应的预测设备状态描述数据进行文本分词处理，以输出所述预测设备状态描述数据对应的多个描述数据分词词语；

对所述预测设备状态描述数据和所述描述数据分词词语进行特征映射处理，输出所述待分析互联网设备对应的目标描述数据映射特征表示。

4.如权利要求3所述的基于互联网的状态分析方法，其特征在于，所述对所述预测设备状态描述数据和所述描述数据分词词语进行特征映射处理，输出所述待分析互联网设备对应的目标描述数据映射特征表示的步骤，包括：对所述预测设备状态描述数据进行特征映射处理，以输出所述待分析互联网设备对应的第一描述数据映射特征表示；

分别对每一个所述描述数据分词词语进行特征映射处理，以输出每一个所述描述数据分词词语对应的词语映射特征表示，以及，对每一个所述描述数据分词词语对应的词语映射特征表示，按照对应的所述描述数据分词词语在所述预测设备状态描述数据中的分布位置信息进行顺序拼接，以形成所述待分析互联网设备对应的第二描述数据映射特征表示；

将所述待分析互联网设备对应的第一描述数据映射特征表示和所述待分析互联网设备对应的第二描述数据映射特征表示进行聚合，以形成所述待分析互联网设备对应的目标描述数据映射特征表示。

5.如权利要求4所述的基于互联网的状态分析方法，其特征在于，所述将所述待分析互联网设备对应的第一描述数据映射特征表示和所述待分析互联网设备对应的第二描述数据映射特征表示进行聚合，以形成所述待分析互联网设备对应的目标描述数据映射特征表示的步骤，包括：从所述多个描述数据分词词语中确定出至少一个描述数据分词词语，作为对应的关键描述数据分词词语，并从所述待分析互联网设备对应的第二描述数据映射特征表示中，抽选出所述关键描述数据分词词语对应的局部第二描述数据映射特征表示；

对所述局部第二描述数据映射特征表示和所述待分析互联网设备对应的第一描述数据映射特征表示进行拼接处理，以形成所述待分析互联网设备对应的目标描述数据映射特征表示。

6.如权利要求1‑5任意一项所述的基于互联网的状态分析方法，其特征在于，所述依据每一个所述待分析互联网设备对应的目标描述数据映射特征表示，对多个所述待分析互联网设备进行设备状态分析处理，以输出每一个所述待分析互联网设备对应的目标设备状态信息的步骤，包括：提取到每一个所述待分析互联网设备对应的目标设备类型信息；

依据对应的目标设备类型信息，对多个所述待分析互联网设备进行设备分类处理，以形成多个所述待分析互联网设备对应的至少一个设备分类簇，每一个所述设备分类簇包括的各待分析互联网设备对应的目标设备类型信息属于相同的设备类型信息，不同的所述设备分类簇包括的待分析互联网设备对应的目标设备类型信息属于不同的设备类型信息；

分别在每一个所述设备分类簇内部基于每一个所述待分析互联网设备对应的目标描述数据映射特征表示，对所述设备分类簇包括的待分析互联网设备进行设备状态分析处理，以输出所述设备分类簇包括的每一个所述待分析互联网设备对应的目标设备状态信息。

7.如权利要求6所述的基于互联网的状态分析方法，其特征在于，所述分别在每一个所述设备分类簇内部基于每一个所述待分析互联网设备对应的目标描述数据映射特征表示，对所述设备分类簇包括的待分析互联网设备进行设备状态分析处理，以输出所述设备分类簇包括的每一个所述待分析互联网设备对应的目标设备状态信息的步骤，包括：对于任意一个设备分类簇，对所述设备分类簇包括的待分析互联网设备的数量进行统计，以输出所述设备分类簇对应的设备统计数量；

基于预先配置的参考分类比例和所述设备统计数量进行相乘运算，以输出对应的第一设备统计数量，对于所述设备分类簇中的每一个待分析互联网设备，计算该待分析互联网设备对应的目标描述数据映射特征表示和所述设备分类簇中的每一个其它待分析互联网设备对应的目标描述数据映射特征表示之间的特征表示匹配度，再从该待分析互联网设备对应的目标描述数据映射特征表示和所述设备分类簇中的每一个其它待分析互联网设备对应的目标描述数据映射特征表示之间的特征表示匹配度中，选择出最大的所述第一设备统计数量个特征表示匹配度，以作为该待分析互联网设备对应的第一特征表示匹配度集合，以及，对该第一特征表示匹配度集合包括的第一特征表示匹配度进行均值计算，以得到该待分析互联网设备对应的均值第一特征表示匹配度；

分别基于所述设备分类簇中的每一个待分析互联网设备对应的均值第一特征表示匹配度，对所述设备分类簇包括的每一个待分析互联网设备进行设备状态分析处理，以输出所述设备分类簇包括的每一个所述待分析互联网设备对应的目标设备状态信息。

8.一种基于互联网的状态分析系统，其特征在于，包括：

状态描述数据预测模块，用于对于每一个待分析互联网设备，预测出所述待分析互联网设备对应的待分析设备状态数据簇对应的预测设备状态描述数据，所述预测设备状态描述数据属于所述待分析设备状态数据簇在第一数据维度具有的预测设备状态描述数据，所述待分析互联网设备为多个，所述待分析设备状态数据簇包括多条待分析设备状态数据；

特征映射处理模块，用于分别对多个所述待分析互联网设备中的每一个待分析互联网设备对应的预测设备状态描述数据进行特征映射处理，以输出每一个所述待分析互联网设备对应的目标描述数据映射特征表示；

设备状态分析模块，用于依据每一个所述待分析互联网设备对应的目标描述数据映射特征表示，对多个所述待分析互联网设备进行设备状态分析处理，以输出每一个所述待分析互联网设备对应的目标设备状态信息，所述目标设备状态信息用于反映出对应的所述待分析互联网设备的状态是否异常。

9.如权利要求8所述的基于互联网的状态分析系统，其特征在于，所述特征映射处理模块具体用于：

对所述待分析互联网设备对应的预测设备状态描述数据进行文本分词处理，以输出所述预测设备状态描述数据对应的多个描述数据分词词语；

对所述预测设备状态描述数据和所述描述数据分词词语进行特征映射处理，输出所述待分析互联网设备对应的目标描述数据映射特征表示。

10.如权利要求8所述的基于互联网的状态分析系统，其特征在于，所述设备状态分析模块具体用于：

提取到每一个所述待分析互联网设备对应的目标设备类型信息；

依据对应的目标设备类型信息，对多个所述待分析互联网设备进行设备分类处理，以形成多个所述待分析互联网设备对应的至少一个设备分类簇，每一个所述设备分类簇包括的各待分析互联网设备对应的目标设备类型信息属于相同的设备类型信息，不同的所述设备分类簇包括的待分析互联网设备对应的目标设备类型信息属于不同的设备类型信息；

分别在每一个所述设备分类簇内部基于每一个所述待分析互联网设备对应的目标描述数据映射特征表示，对所述设备分类簇包括的待分析互联网设备进行设备状态分析处理，以输出所述设备分类簇包括的每一个所述待分析互联网设备对应的目标设备状态信息。