[发明专利]一种基于决策树的ONU故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于决策树的ONU故障诊断方法，其特征是，包括以下步骤：

步骤S1，采集一段时间内ONU的状态特征与故障、告警特征与故障以及性能特征与故障，挖掘出特征与故障之间的对应关系；

步骤S2，根据特征与故障之间的对应关系，构建决策树；

步骤S3，采集ONU实时特征，输入决策树中进行ONU故障诊断；

步骤S4，对故障诊断的结果进行性能分析，如果不满足性能要求，则重新构造决策树。

2.根据权利要求1所述的一种基于决策树的ONU故障诊断方法，其特征是，步骤S1中，采用HBase新型数据库存储采集到的特征与故障数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于决策树的ONU故障诊断方法，其特征是，步骤S2中，采用Hunt算法来构建决策树。

4.根据权利要求3所述的一种基于决策树的ONU故障诊断方法，其特征是，采用Hunt算法创建决策树时，采用信息熵选择最好的数据特征，来划分数据集。

5.根据权利要求4所述的一种基于决策树的ONU故障诊断方法，其特征是，采用信息熵选择最好的数据特征来划分数据集的过程为：如果给定一个节点t，它的条件熵计算公式如下：Entropy(t)＝-∑_jp(j|t)logp(j|t)，其中，p(j|t)表示给定节点t中属于类j的记录所占的比例，定义信息增益如下：

GAIN=Entropy(p)-[Σi=1kninEntropy(i)]]]>

其中，n_i表示与特征i相关联的记录个数，k表示特征值的个数，p表示当前节点的父节点，n表示父节点p中的数据个数。

6.根据权利要求1所述的一种基于决策树的ONU故障诊断方法，其特征是，决策树采用文件存储方式。

进一步的，步骤S4中，采用准确率和误报率来分析ONU故障诊断结果的性能，准确率和误报率的计算公式见下式：