发明专利已授权

一种基于决策树的多分类网络故障预测方法

📄 申请号：CN202110021897.6 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2021-01-08

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04L12_24

IPC 分类号

技术画像

所属领域

机器学习机器学习决策树网络故障预测

应用场景

网络故障预测, 网络运维, 通信网络管理, 数据中心网络管理, IT系统监控

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摘要

本发明提供一种基于决策树的多分类网络故障预测方法，通过对预设数据集内各个样本所对应的网络状态类型，构建与各个网络状态类型一一对应的各个大类，分别将各个大类构建为将所对应网络状态类型作为一大类中的一小类和预设数据集中除该网络状态类型以外、其余各个网络状态类型的非一小类，根据一小类和非一小类的类中心确定各个大类的类间距，并按照类间距从大到小的顺序，调取预设数据集内的各个大类所对应的网络状态的样本进行机器学习，获得各个网络状态类型所对应的网络分类模型，根据网络状态类型之间的排序、以及各个网络状态类型分别所对应的网络分类模型，构建多分类网络故障决策树模型。

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

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当前第 / 件

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议价

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