[发明专利]一种基于卷积神经网络的SaaS软件故障诊断方法及装置有效
| 申请号： | 201911397867.4 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111198817B | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 应时;帕提古丽·阿不力孜;段晓宇;成海龙;原万里 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06F40/279;G06N3/04 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 罗飞 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的SaaS软件故障诊断方法，首先对系统产生的日志数据进行过滤；然后对过滤后的日志数据进行类别划分与标注；接着对进行类别划分与标注后的日志数据进行去噪处理；接下来采用Skip‑Gram方法对去噪后的日志数据进行向量化，对向量化后的日志数据进行二维拓扑结构的构造，构造成词向量维度和单词维度两个维度的二维向量数据；再将构造的二维向量数据作为训练数据对预先构建好的卷积神经网络模型进行训练，获得训练好的性能故障诊断模型；最后利用训练好的性能故障诊断模型对未知类型日志数据进行诊断，获得日志数据的故障类型。本发明提高了对未知类型日志数据的诊断准确性和诊断效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 saas 软件 故障诊断 方法 装置 | ||
【主权项】：
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