一种光模块、光模块的发送光功率校正方法及控制器

    公开(公告)号:CN111835429A

    公开(公告)日:2020-10-27

    申请号:CN202010772866.X

    申请日:2020-08-04

    IPC分类号: H04B10/564 H04B10/079

    摘要: 本申请公开了一种光模块、光模块的发送光功率校正方法及控制器,其中,所述光模块通过电压调节模块接收光发射组件的发送检测电流,并根据所述发送检测电流生成多个幅值各不相同的待测电压,然后控制器在所述多个待测电压中,确定满足所述控制器的模数转换接口量程的待测电压作为监测电压,使得当所述光发射组件由于器件一致性不同而导致所述发送检测电流有波动时,控制器均可以在多个所述待测电压中确定一个满足所述控制器的模数转换接口量程的监测电压,避免了监测电压的幅值超过控制器的模数转换接口量程的情况,提高了对于光模块的发送光功率的监测准确性,保证了对发送光功率进行监测和校正的意义。

    一种信息系统故障根因的确定方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN110825549A

    公开(公告)日:2020-02-21

    申请号:CN201911078608.5

    申请日:2019-11-06

    摘要: 本发明适用于计算机技术领域,提供了一种信息系统故障根因的确定方法、装置、设备及存储介质,该确定方法包括以下步骤:基于预设的配置管理数据库,获取待确定信息系统故障的监控告警信息及相关信息,生成初始的事实,并将所述初始的事实作为当前的事实;基于预设的BP神经网络模型,对所述当前的事实进行推理,生成推理结果;判断所述推理结果是否为故障根因;若所述推理结果是故障根因,则将所述推理结果确定为所述待确定信息系统故障的故障根因。本发明通过基于CMDB的信息系统故障定位相关技术,并结合BP神经网络模型来实现信息系统的故障根因确定,实现了故障根因快速准确定位,从而可以提高信息系统业务的恢复效率。

    一种基于AI算法基础的信息系统资源容量预测方法

    公开(公告)号:CN113157537A

    公开(公告)日:2021-07-23

    申请号:CN202011273072.5

    申请日:2020-11-13

    IPC分类号: G06F11/34 G06N20/00

    摘要: 一种基于AI算法基础的信息系统资源容量预测方法,包括以下步骤:步骤1、根据需要场景提取样本数据并形成数据库;步骤2、通过tensorflow机器学习框架、tsfresh时序数据特征库、scikit‑learn算法库等计算框架提供AI算法基础;步骤3、采用Holt‑winters时序计算模型和线性回归+高斯核算法进行机器学习训练到预测结果;步骤4、将预测值与实际值进行对比并进行可视化展示,系统直接预测出较为准确的结果,可以作为参考,而且资源有效利用,规划周期短,管理方便,效果理想,预测结果可以有效指导客户。

    基于性能与业务通道的电力通信网深度巡检方法及系统

    公开(公告)号:CN111030753A

    公开(公告)日:2020-04-17

    申请号:CN201911343815.9

    申请日:2019-12-23

    IPC分类号: H04B10/079 G07C1/20

    摘要: 本发明公开了一种基于性能与业务通道的电力通信网深度巡检方法及系统,方法包括:获取关键性能指标,获取业务通道数据;基于关键性能指标分析模型对关键性能指标进行分析,得到性能值;基于业务通道重要性评估模块对业务通道数据进行分析,得到业务重要度权重;基于性能值和业务重要度权重对网络节点薄弱性进行分析,得到网络节点薄弱性分析结果,其中,所述分析结果包括:网络薄弱节点;基于网络薄弱节点的等级,确定巡检优先级。本发明能够基于电力通信系统的性能数据,综合考虑业务通道路径、业务通道重要性因素,通过挖掘数据关联关系对电力通信网进行深度巡检。