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摘要：本发明属于计算机故障诊断技术领域，具体涉及一种适用于国产服务器的软件故障预诊断方法及系统，首先获取服务器出现软件故障之前软件运行参数以及服务器运行参数；获取正常运行中的软件运行参数以及第二服务器运行参数；将软件运行参数与软件运行参数利用差分运算，得到软件运行参数差分数据，第一服务器运行参数与第二服务器运行参数差分运算得到服务器运行参数差分数据；构建软件故障预诊断模型，对软件故障预诊断模型进行训练、测试和验证；采集各软件运行过程中的实时软件运行参数以及实时服务器运行参数；将获取的实时软件运行参数以及实时服务器运行参数输入至模型实时输出软件故障预诊断结果，实现对软件故障的实时预测。

主权项：1.一种适用于国产服务器的软件故障预诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取国产服务器各软件在历史运行过程中出现故障之前的第一指定期间内的第一软件运行参数以及第一服务器运行参数，并对获取的第一软件运行参数以及第一服务器运行参数进行预处理；S2：获取国产服务器各软件在正常运行过程中的第二指定期间内的第二软件运行参数以及第二服务器运行参数，对获取的第二软件运行参数以及第二服务器运行参数进行预处理；S3：将第一软件运行参数与第二软件运行参数利用差分运算，得到软件运行参数差分数据，将第一服务器运行参数与第二服务器运行参数利用差分运算，得到服务器运行参数差分数据，并将软件运行参数差分数据和服务器运行参数差分数据按照其对应的故障类型和故障严重程度进行映射并标记，并将标记后的差分数据构成差分数据集；S4：构建软件故障预诊断模型，并将所述差分数据集划分为训练集、测试集和验证集；S5：将训练集、测试集和验证集依次输入至所述软件故障预诊断模型，依次对所述软件故障预诊断模型进行训练、测试和验证，并通过验证结果判断软件故障预诊断模型是否满足预期要求，若是，执行步骤S6，若否，重新执行步骤S1；S6：采集各软件运行过程中的实时软件运行参数以及实时服务器运行参数；S7：将获取的实时软件运行参数以及实时服务器运行参数输入至所述软件故障预诊断模型，软件故障预诊断模型根据输入的实时软件运行参数以及实时服务器运行参数实时输出软件故障预诊断结果；其中，所述软件故障预诊断模型为卷积神经网络模型，所述卷积神经网络模型的输入层设置双输入通道，其中一个输入通道用于输入软件运行参数，另一个通道用于输入服务器运行参数。

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