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公开(公告)号:CN117272170A
公开(公告)日:2023-12-22
申请号:CN202311213296.0
申请日:2023-09-20
申请人: 东旺智能科技(上海)有限公司
IPC分类号: G06F18/2415 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06Q10/20 , G06F40/289 , G06F16/36 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N5/02
摘要: 本发明涉及一种基于知识图谱的IT运维故障根因分析方法,属于故障根因分析技术领域。本发明通过BiLSTM‑BERT‑CRF模型对IT多域数据进行知识抽取、实体对齐和知识融合得到IT运维故障知识图谱,根据预构建的实体关系识别模型处理故障事件信息得到运维故障子图,根据运维故障子图通过关联IT运维故障知识图谱得到故障关联子图数据,通过贝叶斯网络故障模型对关联子图数据进行处理得到运维故障等级和运维故障根因,通过TFIDF‑COS算法处理运维故障根因得到故障处理措施。本发明实现了IT运维故障的根因定位、IT运维故障等级分析和故障处理措施推荐,提高了IT运维故障诊断效率、IT运维故障处理效率和维修人员的工作效率。
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公开(公告)号:CN117272170B
公开(公告)日:2024-03-08
申请号:CN202311213296.0
申请日:2023-09-20
申请人: 东旺智能科技(上海)有限公司
IPC分类号: G06F18/2415 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06Q10/20 , G06F40/289 , G06F16/36 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N5/02
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公开(公告)号:CN117130890A
公开(公告)日:2023-11-28
申请号:CN202311209206.0
申请日:2023-09-19
申请人: 东旺智能科技(上海)有限公司
IPC分类号: G06F11/34 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明涉及一种一种基于频域注意力的IT设备关键性能指标时序预测方法,属于深度学习技术领域。其中,该方法包括:获取KPI数据,对KPI数据进行预处理得到KPI时序数据;提取KPI时序数据时域特征和频域特征得到时域输出向量和频域输出向量;将时域输出向量和频域输出向量输入解码器得到时域潜在表示和频域潜在表示;通过时域潜在表示和频域潜在表示构建正样本和负样本,对正样本和负样本进行对比学习得到时间对比损失和实例对比损失;对时间对比损失和实例对比损失通过复合一致性计算模型总损失得到KPI数据通用表示模型。本发明通过引入频域注意力机制强化了模型对于时序数据中频域信息的提取能力,提高了预测的精度和可靠性。
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