[发明专利]一种云计算环境的机器状态预测方法及装置有效
| 申请号： | 201611167839.X | 申请日： | 2016-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN106603336B | 公开（公告）日： | 2019-07-23 |
| 发明（设计）人： | 王尚广;许金良;孙其博;周傲;李静林;刘志晗;杨放春 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | H04L12/26 | 分类号： | H04L12/26 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 孙翠贤;项京 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种云计算环境的机器状态预测方法及装置，方法包括：在确定目标机器的待利用的目标属性项目及目标属性项目对应的目标项目数据以后，从目标属性矩阵中，确定各个目标属性项目分别对应的目标属性向量；根据目标属性向量、目标项目数据以及预设的向量合并公式，计算目标数据合并向量；根据目标反应矩阵、目标数据合并向量、预设的多个初始机器状态向量以及预设的概率计算公式，计算每个初始机器状态向量的第一概率值；根据第一概率值，确定目标机器对应的第一机器状态预测向量；根据第一机器状态预测向量，确定目标机器的机器状态的预测结果。应用本发明实施例，实现了对动态异构的云环境中的机器状态的实时预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 计算 环境 机器 状态 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种云计算环境的机器状态预测方法，其特征在于，所述方法包括：确定目标机器的待利用的目标属性项目及所述目标属性项目对应的目标项目数据；从目标属性矩阵中，确定各个目标属性项目分别对应的目标属性向量；其中，所述目标属性矩阵为预先基于目标样本集训练得到的用于状态预测的矩阵，所述目标属性矩阵中包括样本集所涵盖的多个属性项目对应的属性向量；根据所述目标属性向量、所述目标项目数据以及预设的向量合并公式，计算目标数据合并向量；根据目标反应矩阵、所述目标数据合并向量、预设的多个初始机器状态向量以及预设的概率计算公式，计算每个所述初始机器状态向量的第一概率值；其中，所述目标反应矩阵为预先基于所述目标样本集训练而获得的用于状态预测的调整矩阵，所述多个初始机器状态向量均不相同，每个初始机器状态向量所包括的元素均分别唯一对应一个状态项目，且每个元素表示所对应状态项目的机器状态；根据所述第一概率值，确定所述目标机器对应的第一机器状态预测向量；根据所述第一机器状态预测向量，确定所述目标机器的机器状态的预测结果。
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