本申请实施例提供一种工业智慧监盘系统中的系统分析方法，通过获取第一和第二训练异常运行事件及其实际异常联动度信息，然后对基础训练事件进行目标状态特征屏蔽，生成相应的衍生异常运行训练事件序列，接着，利用基础或衍生的异常运行训练事件序列对初始长短期记忆网络进行知识学习，从而生成已完成知识学习的目标联动状态匹配模型。最后依据该模型对任意目标异常运行事件与候选异常运行事件之间进行联动状态分析，生成它们之间的异常联动度信息。由此，通过有效处理和学习异常运行事件，能够准确分析出目标异常运行事件与候选异常运行事件之间的联动状态，生成可靠的异常联动度信息，提高工业智慧监盘系统的异常联动预警和决策精准性。