[發明專利]一種檢測故障的方法、裝置及計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 201710601705.2
• 申請日: 2017-07-21
• 公開（公告）號: CN109298993B
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發明（設計）人: 向云帆
• 申請（專利權）人: 深圳市中興微電子技術有限公司
• 主分類號: G06F11/36
• 分類號: G06F11/36;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00
• 代理公司: 北京天昊聯合知識產權代理有限公司 11112
• 代理人: 彭瑞欣;張天舒

本發明公開了一種檢測故障的方法，包括：獲取輸出信息，從所述輸出信息中提取故障識別參數流；將所述故障識別參數流作為第一輸入輸入到第一網絡模型，得到表征所述輸出信息是否存在故障的第一輸出；根據所述第一輸出確定所述輸出信息存在故障時，將所述故障識別參數流和所述第一輸出作為第二輸入輸入到第二網絡模型，得到表征異常類型的第二輸出，根據所述第二輸出確定故障檢測結果；其中，所述第一網絡模型和第二網絡模型為基于深度學習的網絡模型。本發明還公開了一種檢測故障的裝置和計算機可讀存儲介質。

技術領域

本發明涉及通信領域，尤其涉及一種檢測故障的方法、裝置及計算機可讀存儲介質。

背景技術

目前，終端測試生成的人機交互記錄、輸出信息是工程師判斷測試用例是否通過以及定位故障發生原因的重要參考信息。現階段主流終端調測工作模式是：通過特定的人機交互軟件，人工或自動化地按照預先定義的腳本執行測試用例，在測試用例執行的同時產生大量打印等輸出信息，測試完成后，測試人員以人工方式觀測輸出信息中的各種消息交互流程和參數變化情況，得出測試用例是否通過的結論，或使用預先定義的自動化通過準則，使用計算機提取數據并判斷輸出信息中是否存在故障。但是現有的方法中，存在觀察查找輸出信息不方便容易出現測試人員因精力原因而漏檢的情況，或自動化通過準則復雜程度和抽象程度受限等問題導致自動化判決的誤檢和漏檢，還需要人工干預等情況。無法滿足對大量測試用例的輸出信息進行逐一精確判斷分析的需要。因此，現有故障檢測技術中存在的輸出信息分析時間長，自動化通過準則邏輯復雜度有限，判斷結果時人工干預程度大，無法滿足大量測試用例輸出信息逐一精確判斷分析的需要等問題，

因此，亟需提供一種檢測故障的方法，能夠實現對大量測試用例的輸出信息進行高效的故障檢測。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例希望提供一種檢測故障的方法、裝置及計算機可讀存儲介質，能夠實現對大量測試用例的輸出信息進行高效的故障檢測。

本發明實施例的技術方案是這樣實現的：

一方面，本發明實施例提供一種檢測故障的方法，所述方法包括：

獲取輸出信息，從所述輸出信息中提取故障識別參數流；

將所述故障識別參數流作為第一輸入輸入到第一網絡模型，得到表征所述輸出信息是否存在故障的第一輸出；

根據所述第一輸出確定所述輸出信息存在故障時，將所述故障識別參數流和所述第一輸出作為第二輸入輸入到第二網絡模型，得到表征異常類型的第二輸出，根據所述第二輸出確定故障檢測結果；其中，所述第一網絡模型和第二網絡模型為基于深度學習的網絡模型。

上述方案中，所述第一輸出包括可疑異常參數和所述可疑異常參數對應的置信度；所述方法還包括：

當所述可疑異常參數對應的置信度小于預設置信度閾值時，根據所述可疑異常參數對所述第二輸入進行調整。

上述方案中，所述根據所述可疑異常參數對所述第二輸入進行調整包括：

根據所述可疑異常參數和預設的參數約束關系確定關聯可疑參數；

將所述故障識別參數流、所述可疑異常參數和所述關聯可疑參數作為第二輸入。

上述方案中，所述根據所述可疑異常參數對所述第二輸入進行調整包括：

確定所述可疑異常參數的出現時間，獲取所述可疑異常參數的出現時間的預設時間范圍內的可疑異常參數；

將所述故障識別參數流、所述可疑異常參數的出現時間的預設時間范圍內的可疑異常參數作為第二輸入。

上述方案中，所述方法還包括：

將訓練樣本的訓練故障識別參數流依次經過第一網絡模型和第二網絡模型后得到訓練故障檢測結果；