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龙图腾网恭喜广州广哈通信股份有限公司申请的专利基于半监督学习的网络故障检测方法、装置、设备及介质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：CN115883329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202211593698.3，技术领域涉及：H04L41/0631；该发明授权基于半监督学习的网络故障检测方法、装置、设备及介质是由饶晓东;柯国富;刘佳宜;程通;邱涛设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于半监督学习的网络故障检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于半监督学习的网络故障检测方法、装置、设备及介质，所述方法包括：从网络环境中收集网络状态数据集；对所述网络状态数据集进行预处理，其中含有标签的数据集，记为有标签数据集，其余的数据记为无标签数据集；使用Tri‑training算法对预训练好的三个基分类器进行训练，得到训练好的网络故障模型；对所述网络故障模型中的三个基分类器分别赋予权重；将需检测的网络状态数据输入到训练好的网络故障模型中，得到网络状态的检测结果。本发明可以利用少量有标签数据检测网络状态是否故障，从而提高检测网络故障的准确率，适用更广的场景，降低标注数据的成本。

本发明授权基于半监督学习的网络故障检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督学习的网络故障检测方法，其特征在于，包括：从网络环境中收集网络状态数据集；对所述网络状态数据集进行预处理；其中，所述网络状态数据集中含有标签的数据集，记为真实标签数据集，其余的数据记为无标签数据集；使用Tri-training算法对预训练好的三个基分类器进行训练，得到训练好的网络故障模型；对所述网络故障模型中的三个基分类器分别赋予权重；将需检测的网络状态数据输入到训练好的网络故障模型中，得到网络状态的检测结果；所述使用Tri-training算法对预训练好的三个基分类器进行训练，得到训练好的网络故障模型，具体包括：对所述真实标签数据集进行采样，得到三个不同的真实标签训练数据集，记为Li，i＝1,2,3；利用三个真实标签训练数据集分别预训练三个基分类器直至基分类器模型收敛，其中三个基分类器分别记为hi，i＝1,2,3；使用Tri-training算法对预训练好的三个基分类器进行训练直至网络故障模型中的基分类器的权重不再更新或训练次数达到设定的阈值，得到训练好的网络故障模型，其中每一次训练均包括：利用所述预训练好的三个基分类器对无标签数据集进行标注；生成每个基分类器的扩充样本集Si，i＝1,2,3；利用所述扩充样本集分别再次训练三个基分类器；其中，所述扩充样本集在每一次训练后都会进行更新；所述利用三个真实标签训练数据集分别预训练三个基分类器直至基分类器模型收敛，其中三个基分类器分别记为hi，i＝1,2,3，具体包括：将训练样本输入至基分类器中，其中训练样本属于真实标签训练数据集；前向传播输出预测值，通过改进后的损失函数计算损失值；反向传播更新基分类器的权重，直至基分类器模型收敛；所述改进后的损失函数，具体为：损失函数其中y为数据的真实标签，y′为模型输出的标签，α为权重参数，γ为聚焦参数，其中γ是通过每类标签数据集计算得出的，具体为：计算Ci的样本中心点μi：其中，训练样本x∈Ci，Ci为第i类标签数据集，i＝1,2,3；计算该训练样本x到样本中心点μi的余弦相似度：计算γ参数：γ＝1-cosx,μi。

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