发明专利已授权

基于深度学习模型的告警执行频率优化方法及相关设备

📄 申请号：CN201811186842.5 📄 发布日：2026/06/02

著录项目信息

申请日

2018-10-12

公开号

CN109558298A

公开日

2019-04-02

申请人

平安科技(深圳)有限公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F11_32

IPC 分类号

G06F11_32 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

深度学习模型深度学习人工智能算法告警管理深度学习模型

应用场景

智能运维, 网络监控, 系统告警管理, 数据中心运维, IT运维自动化

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本申请涉及负载监控技术领域，尤其涉及一种基于深度学习模型的告警执行频率优化方法及相关设备。一种基于深度学习模型的告警执行频率优化方法，包括：获取告警信息，调取告警信息分类配置文件，对所述告警信息进行分类；根据所述告警信息的类别，获取不同类别告警触发阈值；根据所述告警触发的时间节点，获取不同类别告警信息在某一时间段触发的频率；将告警次数超过频率阈值的告警信息类别进行聚类构成高频组，将告警频率低于所述频率阈值的告警信息进行聚类构成低频组；将所述高频组和所述低频组分别入参到深度学习模型中进行训练得到高频因子和低频因子，对所述告警执行的频率进行调节。本申请通过对深度学习模型实现对告警频率的自动调节。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于神经网络的车辆定损方法、服务器及介质

当前第 / 件

网络连通性检查方法、装置、计算机设备以及存储介质

同领域国内专利 · IPC: (G06F11_32)

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：58 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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