[发明专利]一种网管故障可信度分析系统及方法

摘要

本发明提供一种网管故障可信度分析系统及方法，概念样本转换模块利用告警样本库和衡量样本的指标计算概念样本集合；概念学习模块对概念样本集合计算获得变型空间，将变型空间中的所有概念模式存入概念学习结果库；可信度分析模块接收外部系统分析出的故障，将该故障和概念学习结果库中的概念模式进行匹配，计算匹配成功率，将匹配成功率作为可信度输出；用户交互模块对超过阈值的可信度输出预警，根据实际情况判断外部系统分析出的故障是否是真实故障，若不是则对本次故障进行标记；适应学习模块对标记的故障作为反例以调整变型空间，更新概念学习结果库，最终收敛形成一个符合当前情况的完整概念。

主权项

一种网管故障可信度分析系统，其特征在于：它包括：概念样本转换模块，用于通过给定的告警样本库和衡量样本的指标，计算得到一个包含了正例和反例的概念样本集合；其中告警样本库从已有的通信告警系统中获取，并将告警样本库中被标记为故障的告警样本标记为正例，衡量样本的指标由用户在本系统中设定，告警样本库中的正例结合其对应的衡量样本的指标形成正例的特征，概念样本集合是由告警样本库结合衡量样本的指标转换成的一个可学习的样本库；概念学习模块，用于通过候选消除算法对所述的概念样本集合进行计算，得到一个表达正例的由最一般概念作为下界到最特殊概念作为上界的变型空间，并通过回溯遍历把变型空间中的所有概念模式存入概念学习结果库；可信度分析模块，用于在接收到外部系统所分析出的故障时结合概念学习结果库，让接收到的故障与概念学习结果库内的所有概念模式进行匹配，根据匹配的结果判断其匹配成功率，成功率越高可信度也就越高，反之则可信度越低；用户交互模块，用于将可信度低于可信度阈值的进行预警通知用户，由用户根据实际情况判断接收到的故障是否是真实故障，若不是则可对本次故障进行标记，并交由适应学习模块处理；可信度阈值由用户给定；适应学习模块，用于将做出标记的故障提交给概念学习模块，让其重新学习调整变型空间，输出新的概念学习结果存入概念学习结果库。