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申请/专利权人：中邮科通信技术股份有限公司

摘要：本发明涉及一种异常定位方法和装置。通过场景化建立资源对象关系和指标间影响关联，定义异常影响范围以及传播链，基于贝叶斯网络技术动态分析传播链，以解决异常快速定位复杂难的问题，进一步实现运维的智能化。

主权项：1.一种异常定位方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S101、确定运维相关的对象及监控指标；步骤S102、根据运维场景化构建一个或多个异常传播链关系模型；步骤S103、获取运维对象多维指标数据；步骤S104、对获取的多维指标数据进行预处理，将指标数据划分为正常数据集和异常数据集；步骤S105、基于一个或多个异常传播链关系模型与数据集，通过贝叶斯网络技术进行分析；步骤S106、根据分析结果，生成异常事件产生的原因结果；所述步骤S105包括：根据异常数据集确定异常场景顶事件；基于异常场景顶事件与顶事件关联的对象、监控指标，以及对象间与监控指标间异常传播链关系，构建贝叶斯网络；利用贝叶斯网络、正常数据集、异常数据集，由顶端向下分析，因果关系推理、计算发生概率结果；具体实现如下：给定一个联合概率分布PX1,X2,···,Xn以及变量的一个排序d，将X1作为根节点开始，并赋予X1以先验概率分布PX1；然后用一节点表示X2，如果X2与X1有关，则从X1到X2建立一个联结，并用PX2|X1表示联结强度；如果X2与X1无关，则赋予X2以先验概率分布PX2；在第i级从Xi的父节点集合画一组方向线联结到Xi，并用条件概率定量表示，结果得到一个有向非循环图，用于表示PX1,X2,···,Xn中所体现的许多独立关系，该有向非循环图就称作贝叶斯网络；反过来，包含有重构原始分布函数所必需的所有信息，在排序d下，有如下贝叶斯网络的联合分布函数： ；定义信念为Belx=Px|e，即在已知证据e的情况下，事件x发生的条件概率，反映在预定环境下某一事件发生的可能性；e表示为e=e-x∪e+x,其中e-x反映的是以X为根节点的子树，e+x反映的是树的其余部分，则信念表示为：Bele=Px|e-x,e+x=αPe-x|e+x，x·Px|e+x=αPe-x|x·Px|e+x式中α=[Pe-x|e+x]-1为归一化因子；令λ（x）=Pe-x|x，表示对诊断的支持；π（x）=Px|e+x，表示对预报的支持，则有Belx=αλxπx；在实际推理过程中，当观测证据e到来时，网络信念得到更新；在贝叶斯网络中，异常场景顶事件发生概率的计算能够等效为信念的更新；在什么情况也不知道的初始条件下，网络中的信念分布只是先验概率的分布，每个节点有λ=1，而π从下往上传播，各节点对预报的支持值等于其先验概率分布；根据网络信念传播更新的原理Belx=αλxπx，计算出异常场景顶事件T的信念值，也就是异常场景顶事件的发生概率。

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