[发明专利]一种基于深度Q学习的网络故障检测与诊断方法在审
| 申请号： | 202110849587.3 | 申请日： | 2021-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN113676371A | 公开（公告）日： | 2021-11-19 |
| 发明（设计）人： | 朱洪波;曹家明;朱晓荣;张佩佩 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | H04L12/26 | 分类号： | H04L12/26;H04L12/24;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 罗运红 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种基于深度Q学习的网络故障检测与诊断方法。该方法包括：上述基于深度Q学习的网络故障检测与诊断方法，通过训练好的故障检测模型进行网络故障检测与诊断，获得网络故障检测与诊断结果，故障检测模型训练方式为：从异构无线网络环境中采集带有标签的网络状态数据集，所述网络状态数据集中包括网络状态类别、干扰类型和故障类型；利用深度强化学习将网络故障识别问题建模为马尔科夫决策过程；根据所述网络状态数据集和所述马尔科夫决策过程，不断从所述网络状态数据集中选取网络状态特征并获得对应的环境反馈信息，进行多次迭代，获得具有正确检测与诊断网络故障的故障检测模型，解决了面对复杂网络环境用较少的特征对一些明显的网络状态进行分类的问题而且提高了故障诊断模型的精度，进一步提高了针对异构无线网络的网络故障诊断的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 网络故障 检测 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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