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申请/专利权人：深圳市二一教育科技有限责任公司

摘要：本发明涉及一种智能排课系统的管理方法、系统及存储介质，属于排课系统管理技术领域，本发明通过根据新的叶节点所对应的隶属度信息构建状态隶属度矩阵，融合马尔科夫链，通过马尔科夫链对状态隶属度矩阵进行评价，获取状态转移概率值矩阵，最后根据状态转移概率矩阵预测智能排课系统的瘫痪概率值，并基于智能排课系统的瘫痪概率值生成相关的调控措施。本发明通过融合决策树模型以及马尔科夫链来对智能排课系统的使用负载情况进行分析，能够准确预测智能排课系统瘫痪概率，从而通过遗传算法来调整每一通信链路的使用负载信息，使得通信链路的实时使用负载信息得到实时优化，降低智能排课系统的瘫痪概率，维持智能排课系统的正常运行。

主权项：1.一种智能排课系统的管理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取智能排课系统每一链路的实时使用负载信息，并引入决策树模型，通过所述决策树模型对每一链路的实时使用负载信息进行分析，获取若干叶节点；计算所述叶节点中的实时使用负载信息的信息增益值，并根据所述信息增益值对所述叶节点进行重新分裂，生成新的叶节点；获取所述新的叶节点所对应的隶属度信息，并根据所述新的叶节点所对应的隶属度信息构建状态隶属度矩阵，融合马尔科夫链，通过所述马尔科夫链对状态隶属度矩阵进行评价，获取状态转移概率值矩阵；根据所述状态转移概率矩阵预测智能排课系统的瘫痪概率值，并基于所述智能排课系统的瘫痪概率值生成相关的调控措施；根据所述状态转移概率矩阵预测智能排课系统的瘫痪概率值，具体包括：获取上一预设时间之内智能排课系统的使用负载隶属度信息，并根据所述状态转移概率矩阵获取当前预设时间之内的状态转移概率值，并预设状态转移概率阈值；当所述状态转移概率值大于所述状态转移概率阈值时，则将所述上一预设时间之内智能排课系统的使用负载隶属度信息的下一等级的隶属度信息作为当前预设时间之内的使用负载隶属度信息，统计每一链路中当前预设时间之内的使用负载隶属度信息；通过大数据获取各使用负载隶属度信息之下的智能排课系统的瘫痪概率值，并基于深度神经网络构建瘫痪概率预测模型，将所述各使用负载隶属度信息之下的智能排课系统的瘫痪概率值输入到所述瘫痪概率预测模型中进行编码学习；将所述当前预设时间之内的使用负载隶属度信息输入到所述瘫痪概率预测模型中进行预测，获取智能排课系统每一通信链路的瘫痪概率值。

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