摘要
本发明公开了一种跨地域网络故障的预防修复方法、系统、设备及介质,所述方法具体包括:根据分布式监控节点采集跨地域网络的多模态数据,基于量子计算平台,通过所述多模态数据训练生成多模态AI模型;将所述多模态AI模型部署到跨地域网络的各个边缘节点,根据所述多模态AI模型对各个边缘节点进行故障检测,获得故障检测结果;根据所述故障检测结果和跨地域网络的实时网络状态,通过强化学习算法动态调整跨地域网络的流量调度策略;根据所述故障检测结果确定故障自愈策略,通过所述故障自愈策略对所述跨地域网络执行故障自愈操作。本发明有效解决了跨地域网络故障预测与自愈系统面临的技术瓶颈,提升了系统的实时性、准确性和自适应能力。
技术关键词
故障自愈
多模态
故障检测
分布式监控
强化学习算法
故障恢复时间
节点
修复方法
剪枝策略
多变量时间序列预测
网络流量数据
神经网络模型构建
均匀量化方法
时间序列预测模型
链路
知识蒸馏技术
网络拓扑
系统为您推荐了相关专利信息
动态位置编码
人工智能系统
量子态
注意力
深度学习模型
可视化系统
数据采集层
MonteCarlo方法
网络故障检测
数据清洗算法
设备安全控制
监测传感器
可视化监测方法
数据特征提取
强化学习算法
图像融合识别方法
融合特征
加权特征
全局特征提取
局部特征提取