基于多源数据融合和人工智能算法的网络故障自动定位系统及方法

本发明涉及网络故障诊断技术领域，是一种基于多源数据融合和人工智能算法的网络故障自动定位系统及方法，其实时采集网络流量、设备状态、日志和拓扑结构数据；对采集的原始数据进行清洗、去噪、标准化处理及特征提取；提取网络健康状态关键特征，生成节点嵌入向量，聚合邻居特征并与设备状态、日志语义向量拼接；基于深度学习和知识图谱技术构建的故障诊断模型，结合强化学习及当前网络拓扑、设备状态和历史故障信息，动态定位故障点并识别故障类型；展示故障诊断结果与定位信息，并向运维系统推送告警信息。本发明实现网络故障智能、精准、高效定位，提升故障诊断实时性与可靠性，降低运维依赖与成本。