[发明专利]一种基于深度递归网络的大数据计算机系统故障检测方法有效
| 申请号： | 201810232431.9 | 申请日： | 2018-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN108459933B | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 王宏志;赵志强 | 申请（专利权）人： | 哈工大大数据（哈尔滨）智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F11/22 | 分类号： | G06F11/22;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京格允知识产权代理有限公司 11609 | 代理人： | 周娇娇;谭辉 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市松北区高新技术产业开发区哈工大*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算机系统故障检测方法，尤其涉及一种基于深度递归网络的大数据计算机系统故障检测方法。其将深度递归网络引入故障检测环节，利用历史数据，进行训练学习，取代手动提取特征的部分，使用网络自动提取故障特征，并能实时更新权值，省去了手动选取故障特征的困难。同时通过实时数据的学习和特征提取，快速精确地发现故障，并预测故障的种类，提高系统性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 递归 网络 数据 计算机 系统故障 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度递归网络的大数据计算机系统故障检测方法，其特征在于：步骤一，针对系统，根据其输入输出关系，建立数学模型；步骤二，建立五层深度递归网络，用递归神经网络建模从输入到输出的映射，定义隐层向量用于描述系统；步骤三，网络根据输入，进行自动特征提取，生成权值矩阵；步骤四，将得到的输出与预期输出相比较，进行分类输出。
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