[發明專利]一種數據中心監控系統的智能故障分類方法及裝置有效
| 申請號： | 201611206596.6 | 申請日： | 2016-12-23 |
| 公開（公告）號： | CN106650932B | 公開（公告）日： | 2019-05-28 |
| 發明（設計）人： | 段誼海;劉成平;李鋒 | 申請（專利權）人： | 鄭州云海信息技術有限公司 |
| 主分類號： | G06N3/08 | 分類號： | G06N3/08;G05B23/02 |
| 代理公司： | 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 | 代理人： | 羅滿 |
| 地址： | 450018 河南省鄭州市*** | 國省代碼： | 河南;41 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 數據中心 監控 系統 智能 故障 分類 方法 裝置 | ||
1.一種數據中心監控系統的智能故障分類方法，其特征在于，包括：
根據監控資源的監控項的監控狀態構造發育網絡的輸入矩陣；
采用所述輸入矩陣對發育網絡進行學習訓練；
采用學習訓練后的發育網絡對監控狀態的故障進行分類；
其中，所述發育網絡包括X層、Y層和Z層；
其中，采用輸入矩陣對發育網絡進行學習訓練，包括：
將輸入矩陣作為X層，計算Y層各個神經元的能量；
從Y層的所有神經元中查找出能量最大的神經元j，將神經元j的權值進行更新；
將Y層的輸出作為Z層的輸入，從Z層中的神經元中查找出進行響應的神經元k，對神經元k的權值進行更新。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用學習訓練后的發育網絡對監控狀態的故障進行分類，包括：
根據所述輸入矩陣，計算Y層中神經元的能量，將Y層的所有神經元中能量最大的神經元的輸出設置為1，將Y層中除了能量最大的神經元之外的其它神經元的輸出均設置為0；
將Y層神經元的輸出，作為Z層神經元的輸入，在Z層所有的神經元中查找出能量最大的神經元i，確定神經元i對應的故障類型為監控狀態的故障類型。
3.一種數據中心監控系統的智能故障分類裝置，其特征在于，用于實現如權利要求1或2任意一項所述的方法，包括：
矩陣構造模塊，用于根據監控資源的監控項的監控狀態構造發育網絡的輸入矩陣；
訓練模塊，用于采用所述輸入矩陣對發育網絡進行學習訓練；
故障分類模塊，用于采用學習訓練后的發育網絡對監控狀態的故障進行分類；
其中，所述發育網絡包括X層、Y層和Z層；
其中，所述訓練模塊包括：
計算單元，用于將輸入矩陣作為X層，計算Y層各個神經元的能量；
第一權值更新單元，用于從Y層的所有神經元中查找出能量最大的神經元j，將神經元j的權值進行更新；
第二權值更新單元，用于將Y層的輸出作為Z層的輸入，從Z層中的神經元中查找出進行響應的神經元k，對神經元k的權值進行更新。
4.如權利要求3所述的裝置，其特征在于，所述故障分類模塊包括：
輸出設置單元，用于根據所述輸入矩陣，計算Y層中神經元的能量，將Y層的所有神經元中能量最大的神經元的輸出設置為1，將Y層中除了能量最大的神經元之外的其它神經元的輸出均設置為0；
故障確定單元，用于將Y層神經元的輸出，作為Z層神經元的輸入，在Z層所有的神經元中查找出能量最大的神經元i，確定神經元i對應的故障類型為監控狀態的故障類型。
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