一种基于高斯混合隐马尔可夫模型的系统故障预测方法
授权
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。
基本信息
专利标题 :
一种基于高斯混合隐马尔可夫模型的系统故障预测方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN113342597A
申请号 :
CN202110597641.X
公开(公告)日 :
2021-09-03
申请日 :
2021-05-31
授权号 :
CN113342597B
授权日 :
2022-04-29
发明人 :
应时田园王冰明
申请人 :
武汉大学
申请人地址 :
湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
代理机构 :
武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 :
许莲英
优先权 :
CN202110597641.X
主分类号 :
G06F11/30
IPC分类号 :
G06F11/30 G06F16/35 G06F17/18
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F11/00
错误检测;错误校正;监控
G06F11/30
监控
法律状态
2022-04-29 :
授权
2021-09-21 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 11/30
申请日 : 20210531
申请日 : 20210531
2021-09-03 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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