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基于业务影响驱动的参数微调与自适应结构剪枝的故障预测方法及系统
발명유효
2조회수
10청구항 · 4 독립항
§ Ⅰ
개요
출원인
齐鲁工业大学（山东省科学院）; 山东省计算中心（国家超级计算济南中心）
발명자
王继彬; 范超然; 郭莹; 潘景山; 吴晓明; 杨美红
IPC 분류
G06F 18/20 (2023.01)G06F 18/10 (2023.01)G06F 18/25 (2023.01)G06N 3/0455 (2023.01)G06N 3/082 (2023.01)G06F 18/2415 (2023.01)G06N 5/04 (2023.01)G06N 3/042 (2023.01)G06N 3/048 (2023.01)
本发明涉及基于业务影响驱动的参数微调与自适应结构剪枝的故障预测方法及系统，属于人工智能、时序数据分析、及智能运维技术领域；包括：步骤S1：业务影响数据建模：对多源运维数据与历史业务故障事件数据进行整合，并构建业务影响量化模型；步骤S2：业务影响引导的参数高效微调：加载预训练故障预测模型，并基于业务影响信号对其进行参数高效微调；步骤S3：业务影响驱动的自适应结构剪枝：步骤S4：动态推理与告警生成：实现剪枝后故障预测模型的动态推理机制，并根据推理结果生成结构化、业务价值导向的故障预测告警；步骤S5：闭环优化与持续进化。本发明提升了运维资源的配置精准性。