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公开(公告)号：CN116069606B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310033759.9
申请日：2023-01-10
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供了一种软件系统性能故障预测方法及系统，其属于大数据信息处理及智能化运维技术领域，所述方案包括获取待测系统运行时的监控指标数据，并进行相应预处理；基于预处理后的监控指标数据，获得各单一指标数据的纵向序列和横向序列；基于交叉注意力机制获取两序列的交叉注意力向量，并基于预先训练的LSTM模型，获得各单一指标的预测值；计算所述预测值与实际监测值的差值，若存在单一指标预测值与实际监测值的差值超过预设阈值，则判定存在异常发生，输出故障预警；将各单一指标数据序列结合，获得多维监控指标序列数据；并将其输入预先训练的基于相似性分解注意力机制的Transformer模型中进行故障分类，获得故障类型分类结果。
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公开(公告)号：CN116069606A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310033759.9
申请日：2023-01-10
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供了一种软件系统性能故障预测方法及系统，其属于大数据信息处理及智能化运维技术领域，所述方案包括获取待测系统运行时的监控指标数据，并进行相应预处理；基于预处理后的监控指标数据，获得各单一指标数据的纵向序列和横向序列；基于交叉注意力机制获取两序列的交叉注意力向量，并基于预先训练的LSTM模型，获得各单一指标的预测值；计算所述预测值与实际监测值的差值，若存在单一指标预测值与实际监测值的差值超过预设阈值，则判定存在异常发生，输出故障预警；将各单一指标数据序列结合，获得多维监控指标序列数据；并将其输入预先训练的基于相似性分解注意力机制的Transformer模型中进行故障分类，获得故障类型分类结果。
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