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摘要：本发明公开了一种基于AIOps网络故障自愈可操作性判断方法，包括：步骤一、采集网络设备端口的设备性能指标并存入实时监测数据库，将故障参数数据移入历史故障数据库，存储故障类型以及对应的修复程序，计算故障类型对应的自愈权重指标；步骤二、构建贝叶斯故障自愈模型，计算故障类型对应的可自愈概率；步骤三、结合自愈权重指标与可自愈概率计算该故障类型的自愈可操作指标，当大于阈值时，读取该故障类型对应的修复程序自动运行。本发明引入人工智能故障自愈取代人工进行告警发现，从而实现了网络故障的快速、自动处理，保证了业务的连续性，也提高了网络运维监控的准确性，减少了网络告警的误报和漏报。
主权项：1.基于AIOps网络故障自愈可操作性判断方法，其特征在于，包括：步骤一、采集网络设备端口的设备性能指标并存入实时监测数据库，将实时监测数据库发生故障并解决的数据整理为故障参数数据，将故障参数数据移入历史故障数据库，存储故障类型以及对应的修复程序，计算故障类型对应的自愈权重指标，自愈权重指标的计算方法为：故障内容描述按照关键字数量分为多级，故障等级按照紧急程度分为多级，故障发生时间按照所在的故障发生时间段分为多级，故障持续时间按照持续时长分为多级，根据各个故障参数数据的级数加和计算自愈权重指标；步骤二、构建贝叶斯故障自愈模型，先验概率根据设备性能指标计算得到，条件概率、调整因子以及后验概率根据故障参数数据计算得到，计算故障类型对应的可自愈概率；步骤三、结合自愈权重指标与可自愈概率计算该故障类型的自愈可操作指标，当自愈权重指标设定值时，自愈可操作指标=自愈权重指标+自愈权重指标×可自愈概率×10+概率波动值；当自愈权重指标设定值时，自愈可操作指标=自愈权重指标+自愈权重指标×可自愈概率×10-概率波动值；当自愈权重指标=设定值时，自愈可操作指标=自愈权重指标+自愈权重指标×可自愈概率×10，概率波动值为设定，当自愈可操作指标大于阈值时，读取该故障类型对应的修复程序自动运行。
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