发明专利 已授权

一种基于Transformer的云数据中心环境下任务故障预测方法

📄 申请号:CN202310427686.1 📄 发布日:2026/07/29

著录项目信息

申请日
2023-04-20
公开号
CN116471197B
公开日
2025-09-26
申请人
杭州电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

数据中心运维, 云计算, 智能运维, IT系统可靠性, 任务调度

摘要

本发明公开了一种基于Transformer的云数据中心环境下任务故障预测方法,该方法首先,将任务执行过程中的CPU使用率、内存使用率等信息组成时间序列,将任务故障预测问题建模成基于时间序列的二分类问题。然后将一维卷积神经网络与Transformer相结合,通过一维卷积神经网络提取时间序列的局部依赖关系,并通过Transformer核心的多头注意力机制,自适应地为每个时间点赋予权重,提取不同子空间下的全局依赖关系。本发明将1DCNN和Transformer模型相结合,可以互补地提取时间序列的特征,避免了传统时序神经网络容易出现信息遗忘的缺点,提高特征抽取的质量,更加准确地预测任务是否会发生故障。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:65 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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