[发明专利]基于证据筛选的虚拟网络故障诊断方法及装置

权利要求书

1.一种基于证据筛选的虚拟网络故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：

获取每一个客户端对该客户端对应的虚拟网络路径是否发生故障的观察结果；

建立证据矩阵，其中所述证据矩阵的每一行对应一个客户端，所述证据矩阵的第一列对应该客户端的所述观察结果，其余每一列对应一个虚拟网络组件，所述虚拟网络组件包括虚拟节点和虚拟链路；

将所述证据矩阵拆分为多个子证据矩阵，每一个所述子证据矩阵的列数与所述证据矩阵的列数相等；

针对每一个所述子证据矩阵，根据DS证据理论求解得到每一个虚拟网络组件的发生故障的概率；

按照发生故障的概率由大到小的顺序依次选取发生故障概率最大的虚拟网络组件，直到选取的全部虚拟网络组件所覆盖的发生故障的虚拟网络路径的数量达到预设值为止。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述证据矩阵拆分为多个子证据矩阵的步骤，包括：

将所述证据矩阵拆分为两个子证据矩阵，所述证据矩阵的奇数行作为第一子证据矩阵，所述证据矩阵的偶数行作为第二子证据矩阵。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据DS证据理论求解得到每一个虚拟网络组件的发生故障的概率的步骤，包括：

针对每一个所述子证据矩阵，根据DS证据理论构造每一个虚拟网络组件的一个m函数；

针对每一个虚拟网络组件，根据DS证据理论的融合规则将同一个虚拟网络组件的所有m函数值进行融合，得到该虚拟网络组件发生故障的概率。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据DS证据理论构造每一个虚拟网络组件的一个m函数的步骤，包括：

针对第i个虚拟网络组件C_i，建立C_i的识别框架Θ＝{N_i，A_i}，其中N代表正常，A代表故障；

当Q_i>P_i时，m(N_i)＝min(1，log(Q_i/P_i))，m({N_i，A_i})＝1-m(N_i)；m(A_i)＝0；

当Q_i<＝P_i时，m(A_i)＝min(1，-log(Q_i/P_i))；m({N_i，A_i})＝1-m(N_i)，m(N_i)＝0；

所述Q_i为所述虚拟网络组件C_i正常的后验概率，所述P_i为所述虚拟网络组件C_i故障的后验概率。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据DS证据理论将同一个虚拟网络组件的所有m函数值进行融合的步骤，包括：

对于

其中，X、B、C为焦元，m₁为第一子证据矩阵对应的m函数，m₂为第二子证据矩阵对应的m函数，m_1,2为m₁函数值和m₂函数值进行融合后得到的m函数，m_1,2(X)为焦元X的m_1,2函数值，m₁(B)为焦元B的m₁函数值，m₂(C)为焦元C的m₂函数值，表示直和运算，K为归一化常数：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设值采用以下公式计算得到：

预设值＝所有发生故障的虚拟网络路径数量*(1-抗噪声系数)；

其中抗噪声系数为预设参数。