[发明专利]一种电信业务的故障识别与定位的方法及系统有效
| 申请号： | 201310080584.3 | 申请日： | 2013-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN104052612B | 公开（公告）日： | 2017-08-25 |
| 发明（设计）人： | 李智民;张毅;罗朝彤;陈志锋;蓝天果;潘静;黎炳燊 | 申请（专利权）人： | 中国移动通信集团广东有限公司 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24 |
| 代理公司： | 北京银龙知识产权代理有限公司11243 | 代理人： | 许静,黄灿 |
| 地址： | 510623 广东省广州市珠*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种电信业务的故障识别与定位的方法及系统，所述方法包括根据代表故障源的业务特征值和故障现象之间的相关系数，从样本数据中选择作为反向传递BP神经网络训练的业务特征值；为已选择出的每个业务特征值确定一个基于BP神经网络的弱分类器，并将弱分类器进行线性组合，得到对应的强分类器；按照各个业务特征值与故障现象之间的相关系数的大小顺序，将各个业务特征值对应的强分类器串联，并对串联后的强分类器进行训练，得到用于多故障源识别的层分类器；利用所述层分类器对电信业务过程中产生的业务数据和/或网络数据进行故障识别及定位。本发明能够减少神经网络所需的训练样本量，提高故障检测实时性，并便于定位故障原因。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 电信业务 故障 识别 定位 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种电信业务的故障识别与定位的方法，其特征在于，包括：根据代表故障源的业务特征值和故障现象之间的相关系数，从样本数据中选择相关系数大于预设阈值的业务特征值，作为反向传递BP神经网络训练的业务特征值；为已选择出的每个业务特征值确定一个基于BP神经网络的弱分类器，并将所确定的弱分类器进行线性组合，得到该业务特征值对应的一个强分类器；按照各个业务特征值与故障现象之间的相关系数的大小顺序，将各个业务特征值对应的强分类器串联，并采用包括多故障源数据和故障现象的样本数据对串联后的强分类器进行训练，得到用于多故障源识别的层分类器；利用所述层分类器对电信业务过程中产生的业务数据和/或网络数据进行故障识别及定位。
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