[发明专利]使用机器学习来监测链路质量并且预测链路故障

权利要求书

1.一种设备，包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为：

接收已训练数据模型，

所述数据模型使用与一组链路相关联的历史链路质量信息被训练，

所述数据模型包括与测量链路质量相关联的一个或多个值；

在接收到所述已训练数据模型之后，确定与主动支持业务流的链路相关联的链路质量信息；

通过使用所述链路质量信息作为所述数据模型的输入对所述链路进行分类，

所述数据模型用于将所述链路分类为：

与第一链路质量度量相关联的第一类，

与第二链路质量度量相关联的第二类，或者

与第三链路质量度量相关联的第三类；

通过使用与提高对所述链路进行分类的准确性相关联的信息更新所述数据模型来确定所述链路没有被正确分类，其中当确定所述链路没有被正确分类时，所述一个或多个处理器还被配置为：

标识所述链路被分类为类的次数，

确定所述链路已经被分类为所述类的所述次数不满足与所述类相关联的分类的阈值数目，

在确定所述链路已经被分类为所述类的所述次数不满足与所述类相关联的所述分类的所述阈值数目之后停用所述链路，以及

在停用所述链路之后，执行诊断测试以标识所述链路未被正确分类；

在确定所述链路没有被正确分类之后，将所述链路的所述类更新为所述第一类、所述第二类或所述第三类，其中当更新所述链路的所述类时，所述一个或多个处理器还被配置为：

将所述链路的所述类更新为与不同于所述类的链路质量的链路质量相关联的另一类；以及

基于以下至少一项来执行与提高所述链路质量相关联的一个或多个动作：对所述链路进行分类或更新所述链路的类。

2.根据权利要求1所述的设备，其中所述历史链路质量信息或所述链路质量信息中的一项或多项包括以下中的至少一项：

一个或多个实际链路质量度量，

一个或多个链路质量预测器，或者

一个或多个环境条件。

3.根据权利要求1所述的设备，其中当对所述链路进行分类时，所述一个或多个处理器还被配置为：

将所述链路分类为所述第二类或所述第三类，

所述第二类与边际链路质量相关联，并且所述第三类与低链路质量相关联；以及

其中所述一个或多个处理器还被配置为：

基于确定所述链路没有被正确分类，使用动态质量系数值更新所述数据模型，

所述动态质量系数值与重新训练所述数据模型以提高链路分类的准确性相关联。

4.根据权利要求1所述的设备，其中当对所述链路进行分类时，所述一个或多个处理器还被配置为：

将所述链路分类为与所述第三链路质量度量相关联的所述第三类，

所述第三链路质量度量与低链路质量相关联，以及

在发生实际链路错误之前停用所述链路以防止所述链路上的业务丢弃。

5.根据权利要求1所述的设备，其中当确定所述链路没有被正确分类时，所述一个或多个处理器还被配置为：

执行所述诊断测试以确定所述链路的实际质量等级，

比较所述链路的所述实际质量等级和与所述链路的所述类相关联的质量等级，

基于比较所述链路的所述实际质量等级和与所述链路的所述类相关联的所述质量等级来确定所述链路没有被正确分类，以及

其中所述一个或多个处理器还被配置为：

基于确定所述链路没有被正确分类，使用与更新所述链路的所述类相关联的一个或多个质量系数值来更新所述数据模型。

6.根据权利要求1所述的设备，其中当执行与提高所述链路质量相关联的所述一个或多个动作时，所述一个或多个处理器还被配置为：

执行所述一个或多个动作中的至少一个动作，

所述一个或多个动作包括：

适应与所述链路相关联的一个或多个环境条件，或者

向与感兴趣方相关联的设备提供用于修复或更换与所述链路相关联的一个或多个硬件组件和/或软件模块的推荐。