基于大数据的无线网络智能测试维护系统及方法技术方案

本发明专利技术具体涉及一种基于大数据的无线网络智能测试维护系统及方法，其方法包括步骤：大数据管理服务器收集历史的网络测试数据，得到对应测试响应的数据类型与数据内容、得到对应测试响应的数据的时间；还包括对应测试后所实际确定的网络问题；大数据管理服务器对所收集历史的网络测试数据进行去噪、分类处理，大数据管理服务器基于去噪、分类处理之后的历史的网络测试数据对因果数据的关系进行特征学习，并建立因果数据映射表，其中因果数据中因数据包括“对应测试后所实际确定的网络问题”数据，在确定果数据后，通过查映射表可以反推该果数据对应的因数据；由因数据预测在某一种网络测试后可能存在的网络问题。网络测试后可能存在的网络问题。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的无线网络智能测试维护系统及方法


[0001]本专利技术具体涉及一种基于大数据的无线网络智能测试维护系统及方法。

技术介绍

[0002]现有技术中对网络测试的目的多数为了确定网络之间连通性，比如通过ping请求对网络连通性测试，但现有技术对网络连通性测试中很少能够确定具体网络问题的，多数情况中只能单一确定两目标主机之间是否联通。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的无线网络智能测试维护系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
[0005]基于大数据的无线网络智能测试维护方法，包括步骤：大数据管理服务器收集历史的网络测试数据，历史的网络测试数据包括在网络测试中所使用的测试命令类型、时序，得到对应测试响应的数据类型与数据内容、得到对应测试响应的数据的时间；还包括对应测试后所实际确定的网络问题；大数据管理服务器对所收集历史的网络测试数据进行去噪、分类处理，大数据管理服务器基于去噪、分类处理之后的历史的网络测试数据对因果数据的关系进行特征学习，并建立因果数据映射表，其中因果数据中因数据包括“对应测试后所实际确定的网络问题”数据，其中果数据指测试命令类型、时序与测试响应的类型、数据内容、得到测试响应的数据时间所共同组合形成的数据；在确定果数据后，通过查映射表可以反推该果数据对应的因数据；由因数据预测在某一种网络测试后可能存在的网络问题。
[0006]进一步，所述果数据具体为G＝g1*p1+g2*p2+g3*p3‑
n0*p4‑
n1*p5其中p1到p5均为权值，g1为测试响应的类型对应量化值，g2为测试响应数据内容对应量化值，g3为得到测试响应的数据时间量化值，n0为测试命令类型对应量化值，n1为测试时序对应量化值，p1到p5作用为平衡各量化值的权重并统一变量。
[0007]进一步，所述因数据具体为测试确定的网络问题对应的量化值。
[0008]进一步，所述因果数据映射表指因数据与果数据间一一对应的映射表，通过映射表可以查找对应的果数据，也可以查找果数据对应的因数据。
[0009]基于大数据的无线网络智能测试维护系统，包括大数据管理服务器，大数据管理服务器用于对收集历史的网络测试数据进行去噪、分类处理，还用于基于去噪、分类处理之后的历史的网络测试数据对因果数据的关系进行特征学习，并建立因果数据映射表，大数据管理服务器还用于通过查映射表反推果数据对应的因数据；由因数据预测在某一种网络测试后可能存在的网络问题。
[0010]进一步，还包括维护装置，大数据管理服务器与维护装置连通并且交互，该维护装置为主机时则主机在维护时执行网络问题对应的解决程序，该维护装置为移动终端时则移动终端发送网络问题对应的预警信息给用户，该维护装置为显示设备时则显示设备发送网
络问题对应的预警信息给用户。
[0011]进一步，还包括处理器该处理器用于执行如下的步骤对应的功能代码：对收集历史的网络测试数据进行去噪、分类处理，基于去噪、分类处理之后的历史的网络测试数据对因果数据的关系进行特征学习，并建立因果数据映射表，通过查映射表反推果数据对应的因数据；由因数据预测在某一种网络测试后可能存在的网络问题。
[0012]与现有技术相比，本专利技术的有益效果：
[0013]本申请通过对收集历史的网络测试数据进行去噪、分类处理，基于去噪、分类处理之后的历史的网络测试数据对因果数据的关系进行特征学习，并建立因果数据映射表，通过查映射表反推果数据对应的因数据；由因数据预测在某一种网络测试后可能存在的网络问题，通过维护装置还可以实现维护解决相应的问题，解决了现有技术中的问题。
具体实施方式
[0014]下面将结合本专利技术实施例，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0015]本申请公开了一种基于大数据的无线网络智能测试维护方法，包括步骤：大数据管理服务器收集历史的网络测试数据，历史的网络测试数据包括在网络测试中所使用的测试命令类型、时序，得到对应测试响应的数据类型与数据内容、得到对应测试响应的数据的时间；还包括对应测试后所实际确定的网络问题；大数据管理服务器对所收集历史的网络测试数据进行去噪、分类处理，大数据管理服务器基于去噪、分类处理之后的历史的网络测试数据对因果数据的关系进行特征学习，并建立因果数据映射表，其中因果数据中因数据包括“对应测试后所实际确定的网络问题”数据，其中果数据指测试命令类型、时序与测试响应的类型、数据内容、得到测试响应的数据时间所共同组合形成的数据；在确定果数据后，通过查映射表可以反推该果数据对应的因数据；由因数据预测在某一种网络测试后可能存在的网络问题。本申请通过对收集历史的网络测试数据进行去噪、分类处理，基于去噪、分类处理之后的历史的网络测试数据对因果数据的关系进行特征学习，并建立因果数据映射表，通过查映射表反推果数据对应的因数据；由因数据预测在某一种网络测试后可能存在的网络问题，通过维护装置还可以实现维护解决相应的问题，解决了现有技术中的问题。
[0016]优选的，所述果数据具体为G＝g1*p1+g2*p2+g3*p3‑
n0*p4‑
n1*p5其中p1到p5均为权值，g1为测试响应的类型对应量化值，g2为测试响应数据内容对应量化值，g3为得到测试响应的数据时间量化值，n0为测试命令类型对应量化值，n1为测试时序对应量化值，p1到p5作用为平衡各量化值的权重并统一变量。
[0017]优选的，所述因数据具体为测试确定的网络问题对应的量化值。
[0018]优选的，所述因果数据映射表指因数据与果数据间一一对应的映射表，通过映射表可以查找对应的果数据，也可以查找果数据对应的因数据。
[0019]在一种具体的实施例中，本申请公开了一种基于大数据的无线网络智能测试维护方法，包括步骤：大数据管理服务器收集历史的网络测试数据，历史的网络测试数据包括在
网络测试中所使用的测试命令类型、时序，得到对应测试响应的数据类型与数据内容、得到对应测试响应的数据的时间；还包括对应测试后所实际确定的网络问题；大数据管理服务器对所收集历史的网络测试数据进行去噪、分类处理，大数据管理服务器基于去噪、分类处理之后的历史的网络测试数据对因果数据的关系进行特征学习，并建立因果数据映射表，其中因果数据中因数据包括“对应测试后所实际确定的网络问题”数据，其中果数据指测试命令类型、时序与测试响应的类型、数据内容、得到测试响应的数据时间所共同组合形成的数据；在确定果数据后，通过查映射表可以反推该果数据对应的因数据；由因数据预测在某一种网络测试后可能存在的网络问题；所述果数据具体为G＝g1*p1+g2*p2+g3*p3‑
n0*p4‑
n1本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于大数据的无线网络智能测试维护方法，其特征在于，包括步骤：大数据管理服务器收集历史的网络测试数据，历史的网络测试数据包括在网络测试中所使用的测试命令类型、时序，得到对应测试响应的数据类型与数据内容、得到对应测试响应的数据的时间；还包括对应测试后所实际确定的网络问题；大数据管理服务器对所收集历史的网络测试数据进行去噪、分类处理，大数据管理服务器基于去噪、分类处理之后的历史的网络测试数据对因果数据的关系进行特征学习，并建立因果数据映射表，其中因果数据中因数据包括“对应测试后所实际确定的网络问题”数据，其中果数据指测试命令类型、时序与测试响应的类型、数据内容、得到测试响应的数据时间所共同组合形成的数据；在确定果数据后，通过查映射表可以反推该果数据对应的因数据；由因数据预测在某一种网络测试后可能存在的网络问题。2.根据权利要求1所述的基于大数据的无线网络智能测试维护方法，其特征在于，所述果数据具体为G＝g1*p1+g2*p2+g3*p3‑
n0*p4‑
n1*p5其中p1到p5均为权值，g1为测试响应的类型对应量化值，g2为测试响应数据内容对应量化值，g3为得到测试响应的数据时间量化值，n0为测试命令类型对应量化值，n1为测试时序对应量化值，p1到p5作用为平衡各量化值的权重并统一变量。3.根据权利要求1所述的基于大数据的无线网络智能测试维护方法，其特征在于，所述因数据具体为测试确定的网络问题对...

【专利技术属性】
技术研发人员：李魏魏，
申请(专利权)人：李魏魏，
类型：发明
国别省市：