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神经网络的智能化告警监控方法，其特征在于，将基于神经网络技术的专家系统应用于通信网络的告警关联分析和故障定位当中，从大量原始告警信息中获得网络告警的关联规则，结合运维人员以及网管专家的经验，实现各类网络告警信息的关联分析，为精确故障定位提供一种创新的解决方案；告警监控包括：1)从三个维度获取告警信息关联信息，2)对规则和设备类型进行编码，3)采集告警原始数据，4)关联分析和故障诊断，具体步骤如下：1)获取告警关联规则，从三个维度获取告警信息关联信息包括：根据历史告警数据采用智能化的方法进行提取、基于内在的网络结构的获取、通过专家进行获取，在提取的上述告警数据基础上创建多重知识表示的告警知识库，并对知识库进行划分；2)对规则和设备类型进行编码，建立主次告警关联规则和衍生关联规则映射表；3)采集告警原始数据，并对数据进行预处理后，得到待分析的告警数据，划分告警时间窗口，并确定滑动步长；4)关联分析和故障诊断，包括以下内容：a)基于规则的分析：(1)根据告警关联规则映射表，将时间窗中的告警分类；(2)按照告警类型，遍历所涉及的知识库，找出可能成立的告警关联规则；确定告警时间窗中告警的约束条件，根据不同的约束条件，在一定的范围内确定相关的告警关联规则，进而进行故障定位；b)基于神经网络的分析：(1)根据告警关联规则映射表，对告警关联规则进行编码，建立告警关联规则编码表；(2)神经网络专家系统的分析过程实质上就是神经网络的计算过程，由已知的输入模式经过神经网络的学习计算获得输出模式，将告警时间窗获得的告警数据，输入到神经网络的输入层，同一层神经元在原理上是并行处理的，层间的处理是串行的，通过调整各层神经元之间的连接权值和阈值，进行权值数据与输入数据的运算，最终获得推理结果；(3)采用了三个隐层的神经网络来实现告警关联规则的获取工作，对于采集到的告警信息，通过多隐层的非线性映射，最终可以得到正确的结果；(4)对于告警关联规则映射表给出的关联规则，由于其告警类型不同，各种告警信息、设备信息以及规则约束条件并没有清晰的层次关系，采用神经网络来实现对告警关联规则的分析工作，分别得到不同的告警关联规则的相关属性，最终确定告警中包含的所有关联规则，从而进行故障的精确定位；(5)对确定的告警关联规则进行解释，给出定位信息，并将结果呈现给运维人员采取相应的措施。 |
