【摘 要】
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传统的故障研究,大多使用规则事件分析、关联分析等方法分析关键指标、详细记录,极大地依赖于专业工作者的手动提取。现有网络系统中数据总量激增,且有丰富的可挖掘信息,而日
【基金项目】
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中国博士后科学基金(SBH18028)
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传统的故障研究,大多使用规则事件分析、关联分析等方法分析关键指标、详细记录,极大地依赖于专业工作者的手动提取。现有网络系统中数据总量激增,且有丰富的可挖掘信息,而日志的半结构化的特性造成自动处理困难。针对这一问题,提出了一种基于深度学习的网络故障预测方法。该方法利用滑动窗口从日志数据中获取训练集和测试集需要的样本文本,利用卷积神经网络算法(convolutional neural networks,CNN)实现对当前序列和日志标签的故障分析。在此基础上,使用随机梯度下降方法优化训练模型,优化时通过检测目标
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