【技术实现步骤摘要】
故障原因的确定方法及装置、存储介质、电子装置
本专利技术涉及通信领域，具体而言，涉及一种故障原因的确定方法及装置、存储介质、电子装置。
技术介绍
对于一个程序来说，最要紧的莫过于程序的高可用性，程序所带来的服务是直接面对用户，若程序不可用，那么对用户体验将造成不良影响。目前现有技术，常常是在程序出现异常时才能及时发现程序的异常情况，比如服务器资源不可用，或者锁表等问题，这时是故障已经出现。并且目前的对于程序出现问题时的解决办法，大部分都是靠人工去查看报错日志，去排查问题所在，有时候相同的错误日志，导致错误的原因不同，需要根据当时场景去进行分析才能找到正确的错误原因，这中间可能花费大量时间，这段时间造成程序的服务不可用，会极大的影响客户体验。针对相关技术中，对于程序故障时响应较慢，不能够及时找出程序故障的故障原因等问题，尚未提出有效的技术方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种故障原因的确定方法及装置、存储介质、电子装置，以至少解决相关技术中，对于程序故障时响应较慢，不能够及时找出程序故障的
【技术保护点】
1.一种故障原因的确定方法，其特征在于，包括：/n将程序故障时采集到的特征属性输入到分类网络模型中，以得到所述特征属性对应不同类别的多个概率值，其中，所述分类网络模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：特征属性，以及所述特征属性对应的不同类别的多个概率值；/n将确定的所述多个概率值中的最大概率值所对应的目标类别作为所述程序故障的故障原因。/n
【技术特征摘要】
1.一种故障原因的确定方法，其特征在于，包括：
将程序故障时采集到的特征属性输入到分类网络模型中，以得到所述特征属性对应不同类别的多个概率值，其中，所述分类网络模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：特征属性，以及所述特征属性对应的不同类别的多个概率值；
将确定的所述多个概率值中的最大概率值所对应的目标类别作为所述程序故障的故障原因。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将程序故障时采集到的特征属性输入到分类网络模型中，以得到所述特征属性对应不同类别的多个概率值之前，所述方法还包括：
为所述分类网络模型配置类别库，其中，所述类别库中包括特征属性对应的多个类别；
根据程序故障时对应的特征属性，以及从所述类别库中选择的与所述程序故障对应的多个类别对所述分类网络模型进行训练。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将程序故障时采集到的特征属性输入到分类网络模型中，以得到所述特征属性对应不同类别的多个概率值，包括：
确定步骤，包括：根据所述分类网络模型确定每一个类别的第一概率，第二概率，以及第三概率，其中，所述第一概率为在目标类别发生的条件下，存在所述特征属性的概率，所述第二概率为所述目标类别发生的概率，所述第三概率为所述特征属性存在的概率；确定所述第一概率以及第二概率的乘积，将所述乘积与所述第三概率的比值作为所述目标类别的概率值；
循环执行上述确定步骤，以确定所述不同类别的多个概率值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将确定的所述多个概率值中的最大概率值所对应的目标类别作为所述程序故障的故障原因之后，所述方法还包括：
根据程序的故障处理记录选择与所述故障原因对应的故障处理记录；
根据所述故障处理...
【专利技术属性】
技术研发人员：李本浩，
申请(专利权)人：海尔优家智能科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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