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文档简介

本发明涉及用于无线通信网络的故障检测次采样生成的综合数据向量包含多个网络性能2;;将数据库中的数据按照基站信号强度、网络延迟、数据丢包率和用;;3与均值s的差的绝对值；;;;;;4;;;为第k类包含的样本集合；e.为第k类;;;为第k类样本集合；e.为第k类样本数5;使用多数投票法对每个簇e:分配故障标签：;;;将所有的故障模式按照优先级P,从高到低排序；输出优先级最高的故障模式和与优先级最高的故障模式相似度最6[0003]现有的故障检测方法通常依赖于基于规则的系统或基于经验的诊断手段。例某些方法依赖于阈值设定，当网络信号或质量指标超出预设的阈值时即认为发生了故障。;7;;;;;8;;;;;;9将所有扩展特征向量随机分配到K个初始簇中，簇中心为随机选择的样本;;其中，e:为第k个簇包含的样本集合；sim(F,cn)为样本到簇中心c:的相似;;使用多数投票法对每个簇e:分配故障标签：;;;与当前数据的相似度；将所有的故障模式按照优先级P,从高到低排序；输出优先级最高的故障模式和与优先级最高的故障模式相似度最滑动均值有助于减少数据中的噪声和随机波动，确保故障检测算法聚焦于真实的趋势变差提供了一个动态的波动度量标准，能够反映出网络性能在一定时间窗口内的变化程度。这对于及时识别网络中的突发性故障至关重要。变化速率的提取提高了故障检测的时效[0020]7、解决了如何将聚类结果转化为具体的故障模式标记的问题。在聚类步骤完成些簇可能包含多个不同的故障模式，使用多数投票法能够有效避免人为干预对标签的影;;;;;;;;;动均值有助于减少数据中的噪声和随机波动，确保故障检测算法聚焦于真实的趋势变化，对于及时识别网络中的突发性故障至关重要。变化速率的提取提高了故障检测的时效性，;;;判。将所有扩展特征向量随机分配到K个初始簇中，簇中心为随机选择的样本;;其中，e:为第k个簇包含的样本集合；sim(F,cn)为样本到簇中心c:的相似;;[0035]通过将所有扩展特征向量随机分配到K个初始簇中，并将簇中心初始化为随机选使用多数投票法对每个簇e:分配故障标签：;[0037]解决了如何将聚类结果转化为具体的故障模式标记的问;;与当前数据的相似度；将所有的故障模式按照优先级P,从高到低排序；输出优先级最高的故障模式和与优先级最高的故障模式相似度最[0039]通过设置已识别故障模式集合Y并获取

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