[发明专利]基于卷积神经网络的日志分类方法、系统、设备和介质在审
| 申请号： | 202111065617.8 | 申请日： | 2021-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN113986860A | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 庆隆阳 | 申请（专利权）人： | 济南浪潮数据技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/18 | 分类号： | G06F16/18;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南诚智商标专利事务所有限公司 37105 | 代理人： | 田祥宝 |
| 地址： | 250000 山东省济南市中国（山东）自由贸易*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出了基于卷积神经网络的日志分类方法、系统、设备和介质，该方法包括将获取的原始日志解析为结构化数据，对结构化数据进行特征提取得到特征集，并对特征集中的冷热样本进行一次标注；将特征集按照预设的比例划分为训练集和测试集，采用训练集中的冷热样本对卷积神经网络进行训练，以及调整卷积神经网络的卷积核和训练参数；然后使用测试集验证调整后的卷积神经网络；将经过卷积神经网络训练后的日志分类管理。基于该方法，还提出了日志分类系统，设备和介质。本发明将卷积神经网络模型应用在日志分类中，同时为了应对训练样本数据不能满足海量级别，从结构和参数上对卷积神经网络进行了调整，以提升检测速度和检测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 日志 分类 方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
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