申请/专利权人：江苏瑞中数据股份有限公司;南瑞集团有限公司

申请日：2023-12-18

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117724929A

主分类号：G06F11/30

分类号：G06F11/30;G06N3/0499

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本发明公开了一种神经网络改进加权指数的程序故障研判方法，确定应用程序运行状态的评判指标，并预设各评判指标的权重；实时采集应用程序的评判指标的参数，并根据其对应的权重加权计算得出应用程序当前的故障指数；确定故障指数判定准确性；根据权重以及对应的故障指数判定准确性，通过神经网络算法改进各评判指标的权重；根据改进的权重，对应用程序的故障进行研判；同时根据研判结果返回神经网络算法重新对各评判指标的权重进行改进。通过采用了神经网络改进权重的方法来优化应用程序故障判断能力，通过前期人工经验结合后续运行积累的历史数据对神经网络进行不断训练，使指数的权重可获得有益的持续改进。

主权项：1.一种神经网络改进加权指数的程序故障研判方法，其特征在于，包括以下步骤：1确定应用程序运行状态的评判指标，并预设各评判指标的权重；2实时采集应用程序的评判指标的参数，根据采集的参数及其对应的权重，加权计算得出应用程序当前的故障指数；3确定计算得到的故障指数是否达到故障状态判定阈值，同时确定实际应用程序是否处于故障状态，得到故障指数判定准确性；5根据权重以及对应的故障指数判定准确性，通过神经网络算法改进各评判指标的权重；6根据改进的权重，对应用程序的故障进行研判；同时根据研判结果返回步骤5重新对各评判指标的权重进行改进。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江苏瑞中数据股份有限公司;南瑞集团有限公司 一种神经网络改进加权指数的程序故障研判方法及系统

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