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針對大規(guī)模數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中如何有效監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異常事件、發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)性能瓶頸和潛在故障點(diǎn)等問題，在深入分析InfiniBand（ IB）網(wǎng)絡(luò)的特性，引入了特征選取策略和增量學(xué)習(xí)策略的基礎(chǔ)上，提出了一種面向大規(guī)模IB網(wǎng)絡(luò)增量學(xué)習(xí)的故障診斷方法IL_Bayes，該方法以貝葉斯分類方法為基礎(chǔ)，加入增量學(xué)習(xí)機(jī)制，能夠有效提高故障分類精度。在天河2真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，對算法的診斷精度和誤診率進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果表明IL_Baves算法具有較高的故障分類精度和較低的誤診率。
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