摘要
本发明涉及一种RapidIO协议在故障注入时的处理方法、装置及电子设备,该方法包括:获取RapidIO网络中各个节点的性能指标数据;分析性能指标数据,并输出故障预测结果;根据故障预测结果设定多级故障阈值,并根据不同类型的故障划分不同等级,且设置对应的多级初始故障阈值;基于故障预测结果和实时监控的性能指标数据,自适应地调整各节点的故障阈值;依据故障等级指令系统实施对应的处理措施。该方法通过融合动态调整故障阈值和机器学习预测,方便提高故障注入时的系统可靠性,提升故障处理的及时性和准确性,以及适应动态变化的网络环境,并通过分级处理机制提高故障处理的效率和灵活性。
技术关键词
性能指标数据
RapidIO网络
机器学习模型
节点信号强度
错误率
循环神经网络模型
协议
负载均衡机制
网格搜索方法
支持向量机模型
历史故障数据
随机森林模型
电子设备
重传机制
指令模块
措施
处理器
分析模块
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动态知识图谱
修复方法
神经网络模型
性能指标数据
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