公开(公告)号：CN109905269B

公开(公告)日：2020-11-17

申请号：CN201810042238.9

申请日：2018-01-17

Applicant: 华为技术有限公司

Inventor： 谭龙华 ,  饶思维 ,  田光见

IPC: H04L12/24 ,  G06F40/289

Abstract: 本申请提供了一种确定网络故障的方法，包括：获取待处理工单数据；根据预设编码规则对待处理工单数据进行格式化编码生成待处理单词，待处理单词属于预先得到的词典；从待处理单词中确定目标单词；根据词典确定待处理单词对应的词向量；根据词向量关联关系挖掘模型和待处理单词对应的词向量确定第一单词集合与目标单词的关联关系，第一单词集合为待处理单词集合中除目标单词之外的单词；根据关联关系从第一单词集合中确定M个候选单词，M个候选单词对应的工单数据与目标单词对应的工单数据用于确定异常网络状态的故障。该方法能够提高挖掘工单数据的关联关系的准确度，从而提高了确定网络故障的效率。

公开(公告)号：CN109905269A

公开(公告)日：2019-06-18

申请号：CN201810042238.9

申请日：2018-01-17

Applicant: 华为技术有限公司

Inventor： 谭龙华 ,  饶思维 ,  田光见

IPC: H04L12/24 ,  G06F17/27

Abstract: 本申请提供了一种确定网络故障的方法，包括：获取待处理工单数据；根据预设编码规则对待处理工单数据进行格式化编码生成待处理单词，待处理单词属于预先得到的词典；从待处理单词中确定目标单词；根据词典确定待处理单词对应的词向量；根据词向量关联关系挖掘模型和待处理单词对应的词向量确定第一单词集合与目标单词的关联关系，第一单词集合为待处理单词集合中除目标单词之外的单词；根据关联关系从第一单词集合中确定M个候选单词，M个候选单词对应的工单数据与目标单词对应的工单数据用于确定异常网络状态的故障。该方法能够提高挖掘工单数据的关联关系的准确度，从而提高了确定网络故障的效率。

公开(公告)号：CN111612215A

公开(公告)日：2020-09-01

申请号：CN202010308505.X

申请日：2020-04-18

Applicant: 华为技术有限公司

Inventor： 谭龙华 ,  田光见 ,  严骏驰

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及人工智能领域中的一种训练时间序列预测模型的方法、时间序列预测方法及装置，该训练时间序列预测模型的方法包括：获取时间序列数据特征，所述时间序列数据特征为时间序列数据在当前时刻的数据特征；基于事件序列数据的发生时刻确定事件序列数据特征，所述事件序列数据特征用于表示所述事件序列数据在当前时刻的数据特征，所述事件序列数据特征包含发生时刻的时间信息；基于所述时间数据特征与所述事件序列数据特征进行时间序列预测，得到预测的时间序列数据；基于所述预测的时间序列数据，调整所述时间序列预测模型的参数。该方法有助于提高时间序列预测的预测效果。