浪潮通信信息系统有限公司张召路获国家专利权
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龙图腾网获悉浪潮通信信息系统有限公司申请的专利一种基于故障传播关系的通信网络故障定位方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116260709B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202211588439.1,技术领域涉及:H04L41/0677;该发明授权一种基于故障传播关系的通信网络故障定位方法及系统是由张召路;高德亮设计研发完成,并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于故障传播关系的通信网络故障定位方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于故障传播关系的通信网络故障定位方法及系统,属于通信运营商运维技术领域,将故障时刻的告警用传播关系图进行表达,从传播关系图中找到故障的根源设备及根源告警,完成故障根因的定位;通过故障处置工单数据做训练模型校正,不断迭代更新,优化调整;该方法的实现包括:构建告警类型依赖关系图,基于告警类型依赖关系图和网元设备资源拓扑图构建基于拓扑的告警传播关系图,构建故障训练数据集,神经网络模型训练,以及训练模型优化迭代。本发明能够提升故障定位准确率,降低故障定位耗时,减少运维工作对专家经验的依赖性。
本发明授权一种基于故障传播关系的通信网络故障定位方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于故障传播关系的通信网络故障定位方法,其特征在于,将故障时刻的告警用传播关系图进行表达,从传播关系图中找到故障的根源设备及根源告警,完成故障根因的定位;通过故障处置工单数据做训练模型校正,不断迭代更新,优化调整;该方法的实现包括: 构建告警类型依赖关系图; 基于告警类型依赖关系图和网元设备资源拓扑图构建基于拓扑的告警传播关系图; 将故障工单数据和告警传播关系图串接,提取故障告警数据及工单处理结论数据,构建故障训练数据集; 三层神经网络模型训练,将故障训练数据集数据作为输入,使用三层神经网络进行模型训练,使用正确率、召回率、F值进行模型评估; 训练模型优化迭代,通过故障数据、工单数据持续获取,不断丰富告警类型依赖关系图,采用迁移学习,不断优化模型精度; 所述构建告警类型依赖关系图,图中以结点表示为告警类型,其中是结点数,即告警类型数目;以有向边表示从节点A到节点B的触发关系; 所述构建基于拓扑的告警传播关系图, 网元设备资源拓扑图描述设备之间存在的物理连接关系,在网元设备资源拓扑图上基于所述告警类型依赖关系图,构建故障设备告警类型集合的告警传播图;告警传播关系图为以故障设备为起点中心半径≤R的网元设备节点集合,每个告警在R步内,至少被遍历一次;超过R则认为网元设备如果出现的故障类型和当前在故障类型没有关系; 将故障工单数据和告警传播关系图中各结点的告警信息以深度优先宽度优先遍历串接,提取故障告警数据及工单处理结论数据; 所述三层神经网络包括输入层、隐藏层和输出层,是按误差逆向传播算法训练的多层前馈网络,输入层输入数据是故障告警数据,输出层输出可能结论以及每一类可能结论的概率,神经网络的层数为三层; 输入层的神经元数量与故障告警数据的维度相关,输出层的神经元数量与结论的种类相关,神经元的数量根据业务情况进行调整;对数据进行随机乱序处理,提取60%的数据作为训练数据,20%数据作为验证数据,20%数据作为测试数据,使用上述数据对神经网络进行训练;通过采用正确率、召回率、F值进行模型评价,完成模型的训练。
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