[发明专利]一种基于深度学习的系统状态诊断方法有效
| 申请号： | 202111112825.9 | 申请日： | 2021-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN113806198B | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 刘兰;黄志豪;何康健;伍文煌;柯诗维 | 申请（专利权）人： | 广东技术师范大学 |
| 主分类号： | G06F11/34 | 分类号： | G06F11/34;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510665 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的系统状态诊断方法，涉及信息处理和人工智能的技术领域，包括：获取系统的历史日志信息作为训练数据；利用训练数据训练对抗生成网络中的判别器和生成器；混合训练数据和噪声数据后输入训练好的生成器中生成日志序列；对日志序列预处理后分类，获得类型特征，并添加进预处理后的日志序列中；对标注类型特征的日志序列学习时空特征，获得系统正常状态下日志信息的类别出现的顺序，并预测下一时间出现的日志信息的类型分布概率，划分置信区间；获取系统的实时日志信息，比较实时日志信息的真实类型特征和置信区间，获得系统的当前状态。本发明对系统状态进行诊断时，可以实时获取系统的当前状态，实时性高，结果准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 系统 状态 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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