基于深度神经网络的运维数据分析优化系统及方法

本发明提供的基于深度神经网络的运维数据分析优化系统及方法，涉及智能运维管理技术领域，包括：根据预处理后的第一数据与第二数据构建高纬稀疏矩阵，并采用低秩矩阵对高纬稀疏矩阵进行分解，根据低秩矩阵分解提取出第一数据与第二数据中潜在的低维特征，对潜在的低维特征进行加权融合，根据加权融合形成综合特征向量；引入设备生命周期阶段识别机制，构建故障预测模型，并根据综合特征向量对故障预测模型进行训练，获得训练后的故障预测模型；引入多阶段迁移学习机制，对训练后的故障预测模型进行知识迁移，获得知识迁移后的故障预测模型。通过低维特征提取及迁移学习解决高维数据中的特征稀疏性和设备生命周期中的数据漂移问题。