[发明专利]内存溢出检测方法及系统

权利要求书

1.一种内存溢出检测方法，其特征在于，包括：

根据获取的原始数据生成特征数据组合；

判断所述特征数据组合是否异常；

将异常的特征数据组合输入预先创建的内存溢出检测模型中，获得内存溢出检测结果；

根据获取的原始数据生成特征数据组合包括：

判断原始数据是否为当前有效训练数据；当原始数据不是当前有效训练数据时，从该原始数据中提取当前趋势性数据，并根据当前趋势性数据生成当前趋势曲线，根据当前趋势曲线和当前有效训练数据生成特征数据组合。

2.根据权利要求1所述的内存溢出检测方法，其特征在于，预先创建所述内存溢出检测模型的步骤包括：

在获取的历史原始数据上标注异常标识；

根据所述异常标识与所述历史原始数据的相关性筛选所述历史原始数据，得到历史特征数据；

根据所述历史特征数据生成历史特征数据组合，并将部分历史特征数据组合作为训练集；

根据所述训练集对预设的初始检测模型进行训练，得到所述内存溢出检测模型。

3.根据权利要求2所述的内存溢出检测方法，其特征在于，根据所述历史特征数据生成历史特征数据组合包括：

判断历史特征数据是否为有效训练数据；当历史特征数据不是有效训练数据时，从该历史特征数据中提取趋势性数据；

获取所述趋势性数据在不同时间段的最大值与最小值的差值，根据所述差值生成趋势曲线；

根据所述趋势曲线和有效训练数据生成历史特征数据组合。

4.根据权利要求1所述的内存溢出检测方法，其特征在于，判断所述特征数据组合是否异常包括：

确定所述特征数据组合的均值和标准差；

根据所述均值和标准差获取所述特征数据组合的分布概率；

判断所述分布概率是否大于标准分布概率；当所述分布概率大于所述标准分布概率时，所述特征数据组合异常。

5.一种内存溢出检测系统，其特征在于，包括：

特征数据组合单元，用于根据获取的原始数据生成特征数据组合；

判断单元，用于判断所述特征数据组合是否异常；

检测结果单元，用于将异常的特征数据组合输入预先创建的内存溢出检测模型中，获得内存溢出检测结果；

所述特征数据组合单元具体用于：

判断原始数据是否为当前有效训练数据；当原始数据不是当前有效训练数据时，从该原始数据中提取当前趋势性数据，并根据当前趋势性数据生成当前趋势曲线，根据当前趋势曲线和当前有效训练数据生成特征数据组合。

6.根据权利要求5所述的内存溢出检测系统，其特征在于，还包括：

标注单元，用于在获取的历史原始数据上标注异常标识；

历史特征数据单元，用于根据所述异常标识与所述历史原始数据的相关性筛选所述历史原始数据，得到历史特征数据；

训练集确定单元，用于根据所述历史特征数据生成历史特征数据组合，并将部分历史特征数据组合作为训练集；

模型训练单元，用于根据所述训练集对预设的初始检测模型进行训练，得到所述内存溢出检测模型。

7.根据权利要求6所述的内存溢出检测系统，其特征在于，所述特征数据组合单元具体用于：

判断历史特征数据是否为有效训练数据；当历史特征数据不是有效训练数据时，从该历史特征数据中提取趋势性数据；

获取所述趋势性数据在不同时间段的最大值与最小值的差值，根据所述差值生成趋势曲线；

根据所述趋势曲线和有效训练数据生成历史特征数据组合。

8.根据权利要求5所述的内存溢出检测系统，其特征在于，所述判断单元具体用于：

确定所述特征数据组合的均值和标准差；

根据所述均值和标准差获取所述特征数据组合的分布概率；

判断所述分布概率是否大于标准分布概率；当所述分布概率大于所述标准分布概率时，所述特征数据组合异常。