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針對大規模數據中心網絡中如何有效監控網絡異常事件、發現網絡性能瓶頸和潛在故障點等問題，在深入分析InfiniBand（ IB）網絡的特性，引入了特征選取策略和增量學習策略的基礎上，提出了一種面向大規模IB網絡增量學習的故障診斷方法IL_Bayes，該方法以貝葉斯分類方法為基礎，加入增量學習機制，能夠有效提高故障分類精度。在天河2真實的網絡環境下，對算法的診斷精度和誤診率進行了驗證，結果表明IL_Baves算法具有較高的故障分類精度和較低的誤診率。
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