[发明专利]网络故障检测与诊断方法及系统

说明书

本申请涉及通信网络领域，公开了一种网络故障检测与诊断方法及系统，该方法包括：分析衡量网络性能的关键性能指标以及常见的网络故障，并对其进行关联；通过对原始数据库中的网络故障数据进行预处理，筛选出样本权重大于预先设置的阈值的样本，以将与原始数据集分布规律不一致的虚拟样本过滤掉；利用筛选后获得的样本数据，基于生成式对抗网络来生成网络故障检测与诊断模型；对所述网络故障检查与诊断模型进行训练和测试；利用经训练和测试的所述网络故障检测与诊断模型对网络故障进行检测与诊断，并输出检测与诊断结果。本申请的优点在于精确度更高、稳定性更好，有效提高网络故障检测与诊断的效率，并保证用户的服务体验。

技术领域

本申请涉及通信网络领域，特别涉及网络故障检测与诊断技术。

背景技术

近年来，通信网络用户需求日益多样化，与此同时，通信网络技术发展 迅速，5G网络已投入使用。

面对用户多样化需求，未来的网络场景将非常复杂，对复杂的网络环境 进行管理，保障网络正常运转是巨大的挑战。网络故障的检测与诊断是指要 时刻监控网络和网络节点的变化，及时发现链路或者节点之间是否正常运行， 并及时将采集的信息向管理系统反馈。故障的检测与诊断主要是为了利用网 络参数灵活提供故障预警，保证网络服务的服务质量(QoS，Quality of Service)。

因此，如何提供效率更高的网络故障检测，提高用户的服务体验，是亟 待解决的问题。

发明内容

本申请的目的在于提供一种网络故障检测与诊断方法及系统，精确度更 高、稳定性更好，有效提高网络故障检测与诊断的效率，并保证用户的服务 体验。

本申请公开了一种网络故障检测与诊断方法，包括：

分析衡量网络性能的关键性能指标以及常见的网络故障，并对其进行关 联；

利用所述关键性能指标以及常见的网络故障的关联关系，通过对原始数 据库中的网络故障数据进行预处理，筛选出样本权重大于预先设置的阈值的 样本，以将与原始数据集分布规律不一致的虚拟样本过滤掉；

利用筛选后获得的样本数据，基于生成式对抗网络来生成网络故障检测 与诊断模型；

对所述网络故障检查与诊断模型进行训练和测试；

利用经训练和测试的所述网络故障检测与诊断模型对网络故障进行检 测与诊断，并输出检测与诊断结果。

在一个优选例中，在所述通过对原始数据库中的网络故障数据进行预处 理的步骤中，包含数据归一化处理，其中，给定k个指标X₁，X₂，…，X_k，其中， k是大于1的整数：X_i＝{x₁，x₂，…，x_n}，对各个关键性能指标归一化处理后的 值为Y₁，Y₂，…，Y_k，其中：

其中：X_i表示第i个指标的数据集合，X_ij表示第i个指标中的第j个数 据。Y_i表示指标数据标准化后的值，Y_ij表示标准化后的第i个指标中的第j 个数据。

在一个优选例中，在所述利用筛选后获得的样本数据，基于生成式对抗 网络来生成网络故障检测与诊断模型的步骤中，

基于每个关键性能指标的最大值分别进行归一化处理：