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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110021897.6 | 专利名称: | 一种基于决策树的多分类网络故障预测方法 |
申请日: | 2021-01-08 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | H04L12/24搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |