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申请/专利权人：新华三人工智能科技有限公司
摘要：本申请提供一种网络设备的异常预测方法、装置及电子设备，针对每一聚类集合获取属于该聚类集合对应的数据类型的各类KPI数据，将各类KPI数据输入至该聚类集合对应的预测模型，并得到预测KPI数据，通过预测KPI数据预测网络设备是否异常。M个聚类集合中至少存在一个对应两种数据类型的聚类集合，为每个聚类集合训练对应的预测模型，减少使用的预测模型的数量，提升预测模型在网络设备上部署的效率和可行性。在输入至聚类集合对应的预测模型的各类KPI数据满足设定要求时，利用各类KPI数据调整预测模型的在线适配层，提升基于预测数据对网络设备进行异常预测的准确度。
主权项：1.一种网络设备的异常预测方法，其特征在于，所述方法包括：针对M个聚类集合中的每一聚类集合，获取属于该聚类集合对应的数据类型的各类关键性能指标KPI数据，M大于1；所述M个聚类集合中至少存在一个对应两种数据类型的聚类集合，任一聚类集合包含属于该聚类集合对应的数据类型的KPI数据；将所述各类KPI数据输入至该聚类集合对应的预测模型，得到预测KPI数据，所述预测模型的输出层包括在线适配层；利用所述预测KPI数据预测网络设备是否异常；在所述各类KPI数据满足设定要求时，利用所述各类KPI数据调整所述预测模型的在线适配层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 新华三人工智能科技有限公司 一种网络设备的异常预测方法、装置及电子设备
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