[发明专利]一种基于卷积神经网络的网络故障诊断方法在审
| 申请号： | 202011424752.2 | 申请日： | 2020-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN112465055A | 公开（公告）日： | 2021-03-09 |
| 发明（设计）人： | 王晓梅;李刚;孙韩林 | 申请（专利权）人： | 西安邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;H04L12/24;H04L12/26 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 710121 陕西省西安*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的网络故障诊断方法，该方法包括：采集并预处理网络出现故障时的流量运行图像，添加标签，生成网络故障图像样本；将网络故障图像样本按比例划分训练和验证样本集；建立卷积神经网络模型，将训练样本集输入模型迭代训练，使用验证样本集验证模型，直至完成训练；将网络流量运行图像预处理后，输入已完成训练的模型，进行网络故障预测。本发明通过生成网络故障图像样本，划分训练和验证样本集，建立卷积神经网络模型，完成模型训练，将网络流量运行图像预处理后，输入已完成训练的模型，进行网络故障预测，解决现有技术依靠网络管理员的经验，排错周期长等问题，为网络故障诊断提供了合理的预测参考。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 网络 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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