数据知识驱动光网络故障诊断【附代码】

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（1）监督-无监督半监督学习模型OpenFE-VIME：

结合监督学习与变分信息最大化估计，利用大量无标注遥测数据提升故障检测性能。特征提取部分使用自编码器预训练，再与分类器联合微调。在光传输网运营商数据上，F1分数达到0.947，漏报率0.073，误报率0.035，比纯监督学习提升11%。

（2）堆叠集成LSTM-XGBoost故障预测：

将LSTM提取的时序特征与XGBoost的树模型特征交叉，采用堆叠泛化，元学习器为逻辑回归。在不平衡数据（故障样本仅5.3%）中，F1分数高达98.97%。同时集成增量学习，每接收一周新数据就重新训练堆叠模型，持续适应概念漂移。

（3）专家知识嵌入与大语言模型可解释诊断：

将专家规则（如BER突变阈值、光功率跌落幅度）编码为附加特征向量，与数据特征拼接输入分类网络。同时基于InterpreTabNet与大语言模型生成自然语言解释，将故障特征重要性用文本输出。在光模块故障诊断中，嵌入知识后F1从0.5805提升至0.9412，并且模型输出诊断依据（如“由于偏置电流异常升高，建议检查激光器老化”），显著提升可信度。

import torch import torch.nn as nn import xgboost as xgb from sklearn.ensemble import StackingClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression class VIME_Encoder(nn.Module): def __init__(self, input_dim=128, hidden=64): super().__init__() self.encoder = nn.Sequential(nn.Linear(input_dim, hidden), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden, hidden)) self.decoder = nn.Linear(hidden, input_dim) def forward(self, x, mask=None): z = self.encoder(x) x_recon = self.decoder(z) return x_recon, z class OpenFE_VIME(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_classes=2): super().__init__() self.vime = VIME_Encoder(input_dim) self.classifier = nn.Linear(64, num_classes) def forward(self, x, corrupted_x=None, mask=None): recon, z = self.vime(corrupted_x if corrupted_x is not None else x) logits = self.classifier(z) return recon, logits # 堆叠集成模型构建 def build_stacked_model(X_train, y_train, X_val, y_val): base_learners = [ ('lstm', LSTMClassifier(input_dim=10, hidden=20)), ('xgb', xgb.XGBClassifier(use_label_encoder=False, eval_metric='logloss')) ] meta_learner = LogisticRegression() stacking = StackingClassifier(estimators=base_learners, final_estimator=meta_learner) stacking.fit(X_train, y_train) return stacking class KnowledgeEmbeddingModel(nn.Module): def __init__(self, data_dim=32, expert_dim=8, num_classes=2): super().__init__() self.fc1 = nn.Linear(data_dim+expert_dim, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, num_classes) def forward(self, data_feat, expert_feat): combined = torch.cat([data_feat, expert_feat], dim=1) return self.fc2(torch.relu(self.fc1(combined)))

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