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龙图腾网获悉建信金融科技有限责任公司申请的专利分布式系统的故障预测方法以及故障预测装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113961424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111265142.7，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权分布式系统的故障预测方法以及故障预测装置是由王卓;张佳设计研发完成，并于2021-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本分布式系统的故障预测方法以及故障预测装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种分布式系统的故障预测方法以及故障预测装置，所述方法包括：获取在分布式系统的多种滑动时间窗口内的原始日志数据；基于所述原始日志数据建立日志知识图谱；基于所述日志知识图谱提取特征信息；基于所述特征信息生成故障预测模型；基于所述故障预测模型执行对应的故障预测操作。通过基于多种滑动时间窗口提取分布式系统在运行过程中的原始日志数据，能够有效提取出在各种运行状态下的日志数据，能够全面地表征分布式系统的各种运行状况，在此基础上，通过建立日志知识图谱，并对日志数据的特征进行提取，并通过半监督学习式的神经网络模型进行故障预测，从而大大提高了对分布式系统的故障预测准确性，满足了企业的实际需求。

本发明授权分布式系统的故障预测方法以及故障预测装置在权利要求书中公布了：1.一种分布式系统的故障预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取在分布式系统的多种滑动时间窗口内的原始日志数据； 对所述原始日志数据进行预处理，获得预处理后日志数据； 基于所述预处理后日志数据建立日志知识图谱； 基于所述日志知识图谱提取特征信息； 基于所述特征信息生成故障预测模型； 基于所述故障预测模型执行对应的故障预测操作； 所述基于所述日志知识图谱提取特征信息，包括： 基于预设向量转化规则对所述预处理后日志数据进行转化处理，获得第一日志特征； 根据所述多种滑动时间窗口确定第二日志特征； 对所述日志知识图谱进行图表示分析操作，获得第三日志特征； 基于所述第一日志特征、所述第二日志特征以及所述第三日志特征生成所述特征信息； 所述基于所述特征信息生成故障预测模型，包括： 获取预设神经网络模型，所述预设神经网络模型基于半监督学习算法； 基于第一计算规则确定第一异常评分，所述第一异常评分ISx表征为： 其中，hx表征随机森林划分样本x的平均深度，cn表征规范化参数； 基于第二计算规则确定第二异常评分，所述第二异常评分SSx表征为：SSx＝maxe-x-u2；其中，u表征根据预设聚类算法获得的异常中心； 基于所述第一异常评分和所述第二异常评分获得异常总评分，所述异常总评分TSx表征为：TSx＝θISx+1-θssx；其中，θ表征权重系数权重系数； 基于所述异常总评分TSx对所述特征信息进行处理，获得对应的预测样本； 基于所述预测样本对所述预设神经网络模型进行训练，生成所述故障预测模型。

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