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申请/专利权人：浙商银行股份有限公司;易企银(杭州)科技有限公司

摘要：本发明公开了一种云平台宿主机网络链路冗余状态判别方法及装置。本发明方法包括：获取训练样本并构建训练数据表，进行样本标记；对非数字特征进行数字特征处理；计算各类样本集合的典型特征表达；构建目标函数，并进行简化求解，计算低维投影矩阵；计算每个样本在低维投影矩阵下的低维特征表达，根据训练样本的低维特征表达及样本标签，训练判别模型；利用训练好的判别模型预测待测样本的样本标签，完成宿主机网络链路冗余状态判别。本发明方法不依赖、无需嵌入、寄生于云平台运行，无需人员登录生产云平台，不依赖管理人员运行管理技术水准、独立于云平台外运行、可实现云平台宿主机网络链路冗余状态离线、自主判别。

主权项：1.一种云平台宿主机网络链路冗余状态判别方法，其特征在于，包括：获取训练样本并构建训练数据表，根据宿主机网络链路冗余状态情况进行样本标记；对样本中的非数字特征进行数字特征处理，建立各个非数字特征维度的数字字典；根据样本标签将样本归为正常样本集合和异常样本集合，根据每类样本集合的样本特征，计算各类样本集合的典型特征表达；所述样本集合的典型特征表达具体为：各类样本集合对应的典型特征表达中的每一特征维度的特征为其对应类别样本集合中所有样本位于相同特征维度下，出现次数最多的特征即众数特征，如果某个特征维度存在多个众数特征，取最先到达最多次数的众数特征；构建目标函数，基于不同类别样本集合的典型特征表达在低维投影矩阵下的低维特征表达差异最大化，选取不同类别样本集合最具有区分度的方向对高维样本进行投影降维；保持同类样本朝着所属样本集合的典型特征的方向进行投影降维，使同类样本间在低维投影空间差异最小；根据所述目标函数求解得到低维投影矩阵的迭代表达式，设置调节参数，不断迭代计算得到低维投影矩阵；计算每个样本在低维投影矩阵下的低维特征表达，根据训练样本的低维特征表达及样本标签，训练基于支持向量机的判别模型；利用训练好的判别模型预测待测样本的样本标签，完成宿主机网络链路冗余状态判别。

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