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申请/专利权人：武汉理工大学
摘要：本发明提供了一种基于深度强化学习的实时日志异常检测方法，包括以下步骤：步骤S1：通过正则表达式将日志数据集中每条日志的参数进行替换得到日志文本，并提取数值型参数；步骤S2：将替换后的日志文本转化为语义向量，将数值型参数转化为数值参数向量，将语义向量和数值型参数向量进行拼接得到状态向量；步骤S3：将每条特征向量作为一种状态，所有进行替换后的日志作为动作集合，对深度Q网络进行训练；步骤S4：采用训练后的深度Q网络进行日志异常监测，得到日志异常监测结果。不仅可以提升日志分析的效果和准确性，而且帮助用户更好地理解和管理系统。
主权项：1.一种基于深度强化学习的实时日志异常检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：通过正则表达式将日志数据集中每条日志的参数进行替换得到日志文本，并提取数值型参数；步骤S2：将替换后的日志文本转化为语义向量，将所述数值型参数转化为数值参数向量，将所述语义向量和数值型参数向量进行拼接得到状态向量；步骤S3：将每条所述特征向量作为一种状态，所有进行替换后的日志作为动作集合，对深度Q网络进行训练；步骤S4：采用训练后的深度Q网络进行日志异常检测，得到日志异常检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉理工大学 基于深度强化学习的实时日志异常检测方法
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