[发明专利]质量评估方法及装置、训练方法及装置及电子设备

权利要求书

1.一种质量评估方法，其特征在于，所述方法包括：

获取5G切片业务的运行数据；

将所述运行数据输入预先训练好的分类模型，得到输出结果；

根据所述输出结果，确定所述5G切片业务的运行质量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述运行数据输入预先训练好的分类模型之前，所述方法还包括：

对所述运行数据进行预处理；

相应的，所述将所述运行数据输入预先训练好的分类模型，包括：

将经过所述预处理后的运行数据输入预先训练好的分类模型；

其中，所述运行数据所采用的预处理的处理方式与训练所述分类模型的训练集所采用的预处理的处理方式一致。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类模型为二分类模型或四分类模型，且所述二分类模型或所述四分类模型被训练好后确定出用于区分训练集所包括的样本的最优分类面，所述输出结果为所述运行数据与所述最优分类面的距离d，或者为所述d所表达的运行质量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述输出结果，确定所述5G切片业务的运行质量，包括：

根据所述d与预设阈值之间的大小关系，确定所述5G切片业务的运行质量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当所述分类模型为二分类模型时，所述预设阈值为0，所述根据所述d与预设阈值之间的大小关系，确定所述5G切片业务的运行质量，包括：

在d≥0时，确定所述5G切片业务的运行质量为健康；

在d＜0时，确定所述5G切片业务的运行质量为故障。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当所述分类模型为四分类模型时，所述四分类模型被训练好后还确定出第一分类面及第二分类面，所述最优分类面位于所述第一分类面及所述第二分类面之间，且与所述第一分类面及所述第二分类面之间的间隔为D，所述预设阈值包括-D，0以及D，所述根据所述输出结果，确定所述5G切片业务的运行质量，包括：

在d≥D时，确定所述5G切片业务的运行质量为优秀；

在0＜d＜D时，确定所述5G切片业务的运行质量为良好；

在-D＜d≤0时，确定所述5G切片业务的运行质量为一般；

在d≤-D时，确定所述5G切片业务的运行质量为故障。

7.一种训练方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用于训练分类模型的训练集，所述训练集包括健康样本与故障样本，所述健康样本与所述故障样本来自于5G切片业务的历史数据；

对所述健康样本与所述故障样本进行预处理；

将经过所述预处理后得到的训练集输入到基础模型进行训练，得到所述分类模型。

8.一种质量评估装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取5G切片业务的运行数据；

输入模块，用于将所述运行数据输入预先训练好的分类模型，得到输出结果；

确定模块，用于根据所述输出结果，确定所述5G切片业务的运行质量。

9.一种训练装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取用于训练分类模型的训练集，所述训练集包括健康样本与故障样本，所述健康样本与所述故障样本来自于5G切片业务的历史数据；

预处理模块，用于对所述健康样本与所述故障样本进行预处理；

训练模块，用于将经过所述预处理后得到的训练集输入到基础模型进行训练，得到所述分类模型。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器连接；

所述存储器用于存储程序；

所述处理器调用存储于所述存储器中的程序，以执行如权利要求1-9中任一项所述的方法。