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申请/专利权人：瞻博网络公司
摘要：本公开的实施例涉及经由机器学习模型的网络系统故障解决。公开了用于自动解决在复杂的网络系统中的故障的实施例。一些实施例监测系统操作参数值和网络组件之间的消息交换中的一个或多个。机器学习模型检测复杂的网络系统中的故障，并且基于故障的原因而选择动作。在该动作被应用于复杂的网络系统之后，附加的监测被执行以确定故障已经被解决或者附加动作将被应用以进一步解决故障。
主权项：1.一种计算机实现的方法，包括：从网络系统的一个或多个设备接收操作参数值的时间序列；将操作参数值的所述时间序列提供至机器学习模型；从所述机器学习模型接收对在所述网络系统的操作中的故障的原因的指示；基于所述原因来选择要对所述网络系统执行的第一纠正动作；对所选择的所述第一纠正动作将解决所述故障的置信度进行评估；响应于确定所述置信度不满足第一阈值，选择诊断动作；响应于确定执行所述诊断动作的成本不满足诊断动作成本阈值，调用第一纠正动作；响应于确定执行第一诊断动作的第一成本满足所述诊断动作成本阈值，第一次注入所述第一诊断动作；在所述第一诊断动作的所述注入之后，监测操作参数值；基于所监测的所述操作参数来确定第一根本原因和所述第一根本原因是所述故障的原因的相关联的第一概率；基于所述第一概率低于预定阈值的确定来第二次注入所述第一诊断动作；在所述第二次注入所述第一诊断动作之后，监测操作参数值；确定所述第一根本原因是与所述第一根本原因相关联的所述故障的原因的第二概率；基于所述第一概率和所述第二概率来调整诊断成本阈值；以及基于调整过的所述诊断成本阈值来确定是否注入附加诊断动作。
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权利要求：
百度查询： 瞻博网络公司 经由机器学习模型的网络系统故障解决
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