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申请/专利权人：湖南索思科技开发有限公司

摘要：本发明公开了运维决策支持技术领域的一种基于人工智能的系统运维决策支持系统，系统包括异常模式识别模块、趋势预测与决策模块、系统行为建模模块、综合智能分析模块、资源优化与分配模块、风险管理与缓解模块、性能评估与提升模块、智能运维管理模块。本发明中，通过结合孤立森林算法和高斯过程回归，该系统能够更精确地识别运维数据中的微小变化，从而及时预警潜在的系统问题或性能下降。大幅提高了异常检测的准确性和及时性。运维进程预测与干预框架的实施，通过长短期记忆网络和循环神经网络的应用，实现了对运维过程趋势的实时预测和有效干预，不仅提高了运维决策的适应性和精确性，还增强了对复杂运维环境的响应能力。

主权项：1.一种基于人工智能的系统运维决策支持系统，其特征在于，所述系统包括异常模式识别模块、趋势预测与决策模块、系统行为建模模块、综合智能分析模块、资源优化与分配模块、风险管理与缓解模块、性能评估与提升模块、智能运维管理模块；所述异常模式识别模块基于运维数据，采用孤立森林算法分析数据中的异常点，应用高斯过程回归对异常点进行模式识别和分析，通过点异常因子分析了解数据的不规则性，生成异常模式分析结果；所述趋势预测与决策模块基于异常模式分析结果，采用长短期记忆网络和循环神经网络，对运维数据的时间序列进行分析，并预测未来趋势，运用决策树分析为运维团队提供行动方案，生成预测决策方案，所述预测决策方案包括预测的系统负载趋势、潜在的系统故障预测、预测的用户行为模式；所述系统行为建模模块基于预测决策方案，采用基于规则的代理建模，模拟运维系统中实体的行为，结合动力学模拟方法，分析实体间的相互作用及其对整体运行的影响，生成系统行为模型，所述系统行为模型包括实体间交互的模式、系统多部分的响应时间模型、资源使用的动态变化模型；所述综合智能分析模块基于系统行为模型，采用支持向量机进行数据模式的识别和分类，同时结合主题模型分析，理解文本数据中的关键主题和趋势，整合分析结果并提供业务洞察，生成综合业务洞察分析结果，所述综合业务洞察分析结果包括关键运维指标的趋势分析、系统性能的关键影响因素、潜在的运维改进点；所述资源优化与分配模块基于综合业务洞察分析结果，采用遗传算法进行资源配置的寻优操作，同时结合线性规划对资源分配进行调整，优化资源利用和关键业务的运行性能，生成优化资源配置方案；所述风险管理与缓解模块基于优化资源配置方案，采用贝叶斯网络分析，对风险进行概率评估，结合逻辑回归决策树，对风险因素进行分析，并制定风险管理策略和缓解措施，生成风险管理方案；所述性能评估与提升模块基于风险管理方案，采用时间序列分析对运维系统性能数据进行追踪和评估，利用多目标优化算法对性能提升方案进行优化和调整，构建综合性能提升的策略，生成性能提升计划；所述智能运维管理模块基于异常模式分析结果、预测决策方案、系统行为模型、综合业务洞察分析结果、优化资源配置方案、风险管理方案、性能提升计划，采用自适应控制算法和运维自动化工具，进行系统运维活动的综合管理和协调，优化运维流程，生成智能运维策略。

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