公开(公告)号：CN108364028A

公开(公告)日：2018-08-03

申请号：CN201810181807.8

申请日：2018-03-06

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 杜沐阳 ,  韩言妮 ,  杨兴华 ,  谭红艳

IPC: G06K9/62 ,  G06F17/30

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的互联网网站自动分类方法，根据DNS服务器日志采集大量互联网网站的原始描述信息作为网站数据集，并进行预处理和人工打标签，然后提取用于输入深度学习模型的每个网站的高维特征向量表示，并对每个网站增加对应的网站类别标签，并转化为类别向量；高维特征向量表示作为深度学习模型的输入，类别向量作为深度学习模型的输出，使用Adam梯度下降算法优化器监训练基于LSTM的循环神经网络深度学习模型；在已训练好的LSTM循环神经网络深度学习模型后增加一层SoftMax回归；将概率分布向量中概率值最大的维度对应的网站类别作为网站类别，并将输出的网站类别与网站实际的类别进行比较，得到互联网网站的分类准确率。

公开(公告)号：CN118468168A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410376135.1

申请日：2024-03-29

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 魏千博 ,  谭倩 ,  张妍 ,  徐震 ,  谭红艳

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/214

Abstract: 本申请提供一种易解释的高效故障诊断方法及装置，涉及故障诊断技术领域。所述方法包括：获取云服务系统的指标数据；将所述指标数据输入故障诊断模型，得到所述故障诊断模型输出的故障诊断结果；所述故障诊断结果包括故障组件的位置与历史故障信息；其中，所述故障诊断模型包括：故障定位模块，用于基于云服务系统组件和所述指标数据中异常指标集合的包含关系与所述指标数据，确定所述故障组件的位置；故障关联模块，用于基于多个相似性指标确定与故障组件相关的所述历史故障信息。本申请提供的易解释的高效故障诊断方法及装置，可以提高故障定位以及历史故障信息匹配的准确性。