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申请/专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
摘要：本公开提供一种异常预测方法及设备，涉及计算机处理技术领域。该方法可以包括：获取至少一个云平台针对目标软件系统输出的历史监控数据；将历史监控数据输入到异常预测模型中，预测得到目标软件系统在未来时间的第一异常概率，异常预测模型包括：向量生成子模型、融合子模型和预测子模型，向量生成子模型用于生成历史监控数据中的子数据的向量，融合子模型用于将同一时间的子数据的向量进行融合，预测子模型用于根据融合得到的至少一个时间的向量预测得到第一异常概率；根据第一异常概率确定目标软件系统在未来时间是否异常。本公开实施例可以通过融合子模型将多种云平台采集的监控数据的向量进行融合，以提高异常检测的准确度。
主权项：1.一种异常预测方法，其特征在于，包括：获取多个云平台针对目标软件系统输出的历史监控数据，所述历史监控数据用于表示所述目标软件系统在所述云平台上的运行状态；将所述历史监控数据输入到异常预测模型中，预测得到所述目标软件系统在未来时间的第一异常概率，所述异常预测模型包括：向量生成子模型、融合子模型和预测子模型，所述向量生成子模型用于生成所述历史监控数据中的子数据的向量，所述融合子模型用于将同一时间的子数据的向量进行融合，所述预测子模型用于根据融合得到的至少一个时间的向量预测得到所述第一异常概率；所述异常预测模型是通过至少一组训练样本预先训练得到的，所述训练样本包括：至少一个第一时间对应的样本监控数据和表示所述第一时间之后的第二时间是否异常的异常标签，所述样本监控数据包括至少两个子数据，所述向量生成子模型还用于在训练过程中生成所述子数据的向量，所述融合子模型还用于对所述子数据的向量进行融合得到每个所述第一时间对应的综合向量，所述预测子模型还用于根据各所述第一时间的所述综合向量预测得到所述第二时间的第二异常概率，所述训练包括：根据所述第二异常概率和所述异常标签确定损失值，并根据所述损失值调整所述异常预测模型的参数，直至所述损失值满足预设条件；根据所述第一异常概率确定所述目标软件系统在所述未来时间是否异常。
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