一种基于自我学习的无线网络故障检测方法

摘要

本发明公开了一种基于自我学习的无线网络故障检测方法，具体如下：采集网络关键性能指标KPI记录并将其保存为数据集合；对该数据集合采用SMOTEENN方法进行不平衡处理，获得平衡后的平衡数据集；通过稀疏自编码器从无标签辅助数据集中学习基向量；将平衡后的平衡数据集表示为各基向量线性组合的形式，并在此新表示下的平衡数据集上经支持向量机SVM方法训练得到正常与故障类别的分类模型；利用已建立好的分类模型对网络实时产生的KPI数据记录进行分类，进而达到故障检测的目的。本发明更为准确且有效地检测网络故障；且自我学习的形式方便迁移，在新的网络环境下能够很快得到故障检测的模型，提升了以往方法的故障检测效率。