一种基于量子计算与机器学习的网络故障诊断系统及方法

本发明公开了一种基于量子计算与机器学习的网络故障诊断系统及方法，包括数据采集模块、预处理模块、量子计算模块、机器学习模块、算法融合模块及资源分配模块。数据采集模块实时采集网络节点和链路的状态数据；预处理模块对采集数据进行预处理；量子计算模块通过量子筛选算法快速筛选疑似故障数据，并进行频域分析和时间序列分析；机器学习模块根据历史数据训练故障分类模型，对实时数据进行故障分类；算法融合模块通过多层次加权融合策略，结合频域特征、时间序列特征、故障类型和故障变化趋势，生成最终的故障诊断结果；资源分配模块根据诊断结果动态调整网络资源分配。本发明显著提升故障诊断的效率和精度。