申请/专利权人：云念软件(广东)有限公司

申请日：2023-09-25

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117176550B

主分类号：H04L41/0631

分类号：H04L41/0631;H04L41/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2023.12.22#实质审查的生效;2023.12.05#公开

摘要：本发明提供了基于故障辨识的集成运行维护方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：按照网络拓扑结构对计算机网络进行划分，根据N个网络类型确定目标设备的计算机网络类型提取计算机网络特征，确定M个特征样本，获取目标设备的计算机网络的贡献度提取关联故障特征集，利用概率神经网络辨识关联故障特征集，确定P个初始故障源作为索引，在故障类型数据库中进行检索，获取目标设备的计算机网络的P个故障类型，根据P个故障类型对目标设备的计算机网络进行集成运行的维护，解决现有技术中由于缺乏对计算机网络中存在故障进行辨识，导致集成运行维护的效率低的技术问题，实现对计算机网络中存在故障进行精准辨识，提高集成运行维护的效率。

主权项：1.基于故障辨识的集成运行维护方法，其特征在于，所述方法包括：按照网络拓扑结构对计算机网络进行划分，根据N个网络类型，对目标设备的计算机网络类型进行确定，获取所述目标设备的计算机网络类型，其中，N为大于1的正整数；基于所述目标设备的计算机网络类型，提取计算机网络特征，确定M个特征样本，其中，M为大于0的正整数；根据所述M个特征样本，获取所述目标设备的计算机网络的贡献度，根据所述贡献度提取关联故障特征集；利用概率神经网络对所述关联故障特征集进行辨识，确定P个初始故障源，其中，P为大于0的正整数；将所述P个初始故障源作为索引，在故障类型数据库中进行检索，获取目标设备的计算机网络的P个故障类型；根据所述P个故障类型对所述目标设备的计算机网络进行集成运行的维护；其中，所述方法还包括：对所述M个特征样本进行预处理，获取预处理数据集；根据所述预处理数据集，提取第一预处理数据、第二预处理数据，其中，所述第一预处理数据与所述第二预处理数据为不同的数据；采用高斯核函数梯度算法对所述预处理数据集进行定义，获取新增数据定义集；计算所述M个特征样本对所述新增数据定义集的贡献度，确定所述目标设备的计算机网络的贡献度；其中，所述高斯核函数梯度算法公式如下： 其中，K[x,y]为所述新增数据定义集，x为所述第一预处理数据，y为所述第二预处理数据，||x-y||表示所述第一预处理数据到所述第二预处理数据之间的欧几里得距离，σ为所述高斯核函数的带宽参数；当σ越大时，所述高斯核函数的作用范围越广，所述第一预处理数据与所述第二预处理数据之间的相似度越高，当σ越小时，所述高斯核函数的作用范围越窄，所述第一预处理数据与所述第二预处理数据之间的相似度越低；其中，所述方法还包括：基于所述目标设备的计算机网络的历史故障运行参数，提取故障特征；将所述贡献度与所述故障特征进行关联，确定所述故障特征的关联指数；遍历所述关联指数，依次将所述故障特征的关联指数与预设关联指数阈值进行比较，获取关联故障特征集。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 云念软件(广东)有限公司 基于故障辨识的集成运行维护方法及系统

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