[发明专利]一种基于高斯混合隐马尔可夫模型的系统故障预测方法有效
| 申请号： | 202110597641.X | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113342597B | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 应时;田园;王冰明 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F11/30 | 分类号： | G06F11/30;G06F16/35;G06F17/18 |
| 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： | 许莲英 |
| 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高斯混合隐马尔可夫模型的系统故障预测方法，该方法包括以下步骤：预处理原始日志文件，并进行标记；提取日志文件特征，构造特征向量；用滑动窗口为每种待预测故障构造对应的数据集；为每种待预测的故障分别训练高斯混合隐马尔可夫故障预测模型；通过训练好的高斯混合隐马尔可夫模型预测预测实时日志是否会发生故障以及会发生的故障类型。通过本发明的技术方案，解决了原始日志文件的交错问题和冗余问题，使得提取的特征更少而精；采用高斯混合隐马尔可夫模型对系统发生故障前的系统状态和日志进行建模，从而快速精准地预测系统故障，提高了系统的可用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 隐马尔可夫 模型 系统故障 预测 方法 | ||
【主权项】：
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