一种基于迁移学习与DNN的软件故障诊断方法

摘要

本发明一种基于迁移学习与DNN的软件故障诊断方法：1、搜集软件故障案例，将故障类型信息作为标签数据；2、预处理，构建软件故障词典；3、构建样本索引矩阵以及样本标签矩阵；4、预训练，获得语料库词汇嵌入向量；5、构建权重矩阵，匹配词典词汇与语料库词汇的嵌入向量，写出至矩阵；6、设定DNN整体模块结构；7、设定DNN输入层、隐藏层、输出层参数及学习机制；8、利用权重矩阵初始化DNN输入层；9、对样本索引矩阵和样本标签矩阵划分，得到训练数据集、验证数据集及测试数据集；10、用训练数据集和验证数据集对DNN训练，用测试数据集对DNN识别准确率测试。本发明能利用语义特征数据精确地识别案例的故障类型。