[發明專利]一種基于機器學習方式形成故障規則庫的方法

在審

• 申請號: 201710828211.8
• 申請日: 2017-09-14
• 公開（公告）號: CN107644256A
• 公開（公告）日: 2018-01-30
• 發明（設計）人: 郭美思
• 申請（專利權）人: 鄭州云海信息技術有限公司
• 主分類號: G06N5/02
• 分類號: G06N5/02;G06F11/07
• 代理公司: 濟南信達專利事務所有限公司37100
• 代理人: 姜明

1.一種基于機器學習方式形成故障規則庫的方法，其特征在于，包括以下步驟：

（1）故障訓練集選取，獲取故障信息及解決方案，提煉出故障規則庫字段；

（2）機器學習算法訓練，采用隨機森林算法，自動識別故障并挖掘故障現象與故障規則的關系；

（3）專家評判錄入故障規則，對自動識別出的故障進行專家評審，將有效的故障現象及處理方案生成故障規則，存放到故障規則庫中。

2.根據權利要求1所述的基于機器學習方式形成故障規則庫的方法，其特征在于：所述步驟（1）中，故障訓練集選取是通過客戶現場，研發部門，測試部門和運維人員獲取的故障信息及解決方案，提煉出故障規則庫字段；同時，訓練集中的數據準確定位到具體設備，深入分析故障原因。

3.根據權利要求1或2所述的基于機器學習方式形成故障規則庫的方法，其特征在于：所述故障規則庫字段包括故障名稱，機器型號，操作系統，故障部位，故障模型，故障類型，日志級別，日志詳細信息，關鍵字，日志路徑，問題描述和解決辦法。

4.根據權利要求2所述的基于機器學習方式形成故障規則庫的方法，其特征在于：訓練集中的數據準確定位到CPU和內存故障時，讀取CPU事件及內存事件，解析mcelog，定位故障CPU及內存位置；定位PCIE故障，讀取PCIE事件，根據機器絲印對照表，匹配出對應的插槽信息；定位CallTrace故障報錯程序段，分析CallTrace事件日志，挖掘函數調用棧，深入分析故障原因。

5.根據權利要求1所述的基于機器學習方式形成故障規則庫的方法，其特征在于：所述步驟（2）中，機器學習算法訓練，采用隨機森林算法，生成由決策樹組成的森林，對故障信息進行歸并處理，通過多棵決策樹對故障現象進行投票，判斷故障，并采取相應的解決辦法。