【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于故障预测，尤其涉及基于迁移学习的跨服务器故障预测系统及方法。
技术介绍
1、在现代计算机系统中，服务器的正常运行对于维持系统稳定和高效运转至关重要。现有的技术中一般是根据服务器本身状态数据通过神经预测模型计算该服务器的故障概率。其详细细节为：
2、通过预先训练神经网络预测模型，使用神经网络预测模型来预测服务器在当前时刻是否发生故障。若服务器在当前时刻没有发生故障，就应该确定目标时刻和未来需要预测的不少于两个的历史时刻。接着获取每个历史时刻对应的每个关联参数的状态值及当前时刻的状态值。最终使用与目标时刻对应的各个关联参数的状态值和神经网络预测模型来预测服务器在目标时刻是否发生故障。
3、现有的技术存在的问题：由于某些目标服务器数据量不足，传统的故障预测方法往往无法获得准确的预测模型，导致预测精度较低，这可能会影响到服务器的可靠性和性能。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，旨在解决传统的故障预测方法往往无法获得准...
【技术保护点】
1.一种基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，其特征在于，所述进行数据采集，采集服务器数据，对服务器数据进行预处理，得到预处理数据的步骤，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，其特征在于，所述构建神经网络模型，基于预处理数据构建数据集，基于数据集对神经网络模型进行预训练，得到预训练模型的步骤，具体包括：构建神经网络模型，所述神经网络模型以LSTM和自注意力机制为基础，对神经网络模型中的部分参数或者LSTM层的全部参数进行冻结，...
【技术特征摘要】
1.一种基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，其特征在于，所述进行数据采集，采集服务器数据，对服务器数据进行预处理，得到预处理数据的步骤，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，其特征在于，所述构建神经网络模型，基于预处理数据构建数据集，基于数据集对神经网络模型进行预训练，得到预训练模型的步骤，具体包括：构建神经网络模型，所述神经网络模型以lstm和自注意力机制为基础，对神经网络模型中的部分参数或者lstm层的全部参数进行冻结，将预处理数据作为训练数据，对该神经网络模型进行训练，对神经网络模型中的预测层进行参数更新，对参数更新后的神经网络模型进行保存，得到预训练模型。
4.根据权利要求1所述的基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，其特征在于，所述基于深度领域混淆机制，对不同服务器数据域之间的特征分布进行对齐处理，得到深度领域混淆的神经网络模型的步骤，具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于迁移学习的跨服务器故障预测方法，其特征在于，所...
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