摘要
本发明公开了IT数据网络故障根因定位方法、系统、装置及存储介质,方法包括:获取多维网络指标数据,对多维网络指标数据进行预处理和归一化处理,得到多维故障特征数据;构建基于DQN算法的智能代理,智能代理用于与模拟网络环境进行交互来学习网络故障模式;动态调整多维故障特征数据的权重矩阵,并通过智能代理对多维故障特征数据进行分层强化学习,得到网络故障根因。本发明提高了IT数据网络故障排查的效率和准确性,可应用于人工智能技术领域。
技术关键词
故障特征
网络性能监控
分层强化学习
定位方法
错误码
DQN算法
指标
数据网络
历史故障数据
处理器
基础
矩阵
人工智能技术
数据处理模块
生成报告
专家系统
模式
动态
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故障分析方法
故障原因分析
故障分析设备
故障分析装置
数据项
交通标志牌
颜色
局部二值模式算法
定位方法
坐标系
故障容错控制方法
逆变器
希尔伯特黄变换
幅值
参数
挤压机设备
故障识别方法
混合神经网络模型
故障预测模型
权重分配机制
充电站
故障诊断方法
神经网络模型
故障诊断系统
故障诊断模型