CN117394945B - 一种基于多元算法的分光器端口检测方法、装置及设备 - Google Patents

Abstract

本申请适用于计算机技术领域，提供了一种基于多元算法的分光器端口检测方法、装置及设备，基于多元算法的分光器端口检测方法包括：获取至少一个分光器的业务信息，业务信息包括对至少一个分光器在预设时长内拍摄的属性信息和端口信息；分别基于至少一个第一预设分析规则和至少一个第二预设分析规则，对属性信息和端口信息进行分析，分别得到至少一个分光器的各端口的第一资源占用特性和第二资源占用特性；利用预先确定的多元算法，对第一资源占用特性和第二资源占用特性进行分析，得到对至少一个分光器的各端口的分配准确性。上述方案提高了业务处理的效率和质量。

Description

一种基于多元算法的分光器端口检测方法、装置及设备

技术领域

本申请属于计算机技术领域，尤其涉及一种基于多元算法的分光器端口检测方法、装置及设备。

背景技术

分光器，又称为光分路器，是各类光网机房中的常用网络设备。常用的分光器为具有多个输入端和多个输出端的光纤汇接器件，常用于光资源的准确性分配。

目前，光资源的准确性分配主要取决于分光器各端口分配的准确性。然而，由于分光器自身的无源特性，导致分光器的各端口出现混用现象时，装配人员无法及时发现，使得分光器现场端口的分配结果与实际所需的端口配置不一致的情形时有发生。一旦现场端口的分配结果与实际所需的端口配置不一致就会给诸如新装、拆机、维修等操作带来严重影响，业务处理的效率和质量将大大降低，无法满足日益增长的业务需求的同时，导致用户体验较差。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于多元算法的分光器端口检测方法、装置及设备，可以解决上述问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于多元算法的分光器端口检测方法，包括：获取至少一个分光器的业务信息，业务信息包括对至少一个分光器在预设时长内拍摄的属性信息和端口信息；

分别基于至少一个第一预设分析规则和至少一个第二预设分析规则，对属性信息和端口信息进行分析，分别得到至少一个分光器的各端口的第一资源占用特性和第二资源占用特性；

利用预先确定的多元算法，对第一资源占用特性和第二资源占用特性进行分析，得到对至少一个分光器的各端口的分配准确性。

进一步地，属性信息，包括：分光器的类型以及标识信息；端口信息，包括：端口的标识信息、端口连接的尾纤信息、端口的占用状态以及端口输出的光信号。

进一步地，第一预设分析规则，包括：

根据分光器的类型，和/或分光器的标识信息以及端口的标识信息、端口的占用状态和端口输出的光信号，得到至少一个分光器的各端口的第一资源占用特性。

进一步地，第二预设分析规则，包括：

根据分光器的类型，和/或分光器的标识信息，确定分光器对应的光资源分配任务；

根据光资源分配任务、端口连接的尾纤信息和端口输出的光信号，确定至少一个分光器的各端口的第二资源占用特性。

进一步地，第一资源占用特性，包括：至少一个分光器的端口占用数量、各端口传输的波长以及各端口传输光信号的规格属性；第二资源占用特性，包括：至少一个分光器的端口连接第二的尾纤信息的正确率和传输光信号的正确率。

进一步地，预先确定的多元算法，包括从以下（1）至（3）式中选择的至少一个多项式算法：

Y=A×X，（1）

Y=X^T×A×X，（2）

Y=X^T×(X^T×A×X)，（3）

其中，Y为多项式的目标变量，用于标识至少一个分光器的各端口的分配准确性，X为至少一个分光器的各端口的资源占用特性的集合，包括第一资源占用特性和第二资源占用特性；A为预设维度的评估张量。

进一步地，至少一个多项式算法包括至少一个判定树函数；至少一个判定树函数包括至少一个判定分支，用于在特定的评估张量下，利用资源占用特性的集合，判定出目标变量。

第二方面，本申请实施例提供了一种基于多元算法的分光器端口检测装置，包括：

获取模块，用于获取至少一个分光器的业务信息，业务信息包括对至少一个分光器在预设时长内拍摄的属性信息和端口信息；

第一分析模块，用于分别基于至少一个第一预设分析规则和至少一个第二预设分析规则，对属性信息和端口信息进行分析，分别得到至少一个分光器的各端口的第一资源占用特性和第二资源占用特性；

第二分析模块，用于利用预先确定的多元算法，对第一资源占用特性和第二资源占用特性进行分析，得到对至少一个分光器的各端口的分配是否准确的判断结果。

在一实施例中，属性信息包括：分光器的类型以及标识信息；端口信息，包括：端口的标识信息、端口连接的尾纤信息、端口的占用状态以及端口输出的光信号。

在一实施例中，第一预设分析规则，包括：

根据分光器的类型，和/或分光器的标识信息以及端口的标识信息、端口的占用状态和端口输出的光信号，得到至少一个分光器的各端口的第一资源占用特性。

在一实施例中，第二预设分析规则，包括：

根据分光器的类型，和/或分光器的标识信息，确定分光器对应的光资源分配任务；

根据光资源分配任务、端口连接的尾纤信息和端口输出的光信号，确定至少一个分光器的各端口的第二资源占用特性。

在一实施例中，第一资源占用特性，包括：至少一个分光器的端口占用数量、各端口传输的波长以及各端口传输光信号的规格属性；第二资源占用特性，包括：至少一个分光器的各端口连接的尾纤信息的正确率和传输光信号的正确率。

在一实施例中，预先确定的多元算法，包括从以下（1）至（3）式中选择的至少一个多项式算法：

Y=A×X，（1）

Y=X^T×A×X，（2）

Y=X^T×(X^T×A×X)，（3）

其中，Y为多项式的目标变量，用于标识至少一个分光器的各端口的分配准确性，X为至少一个分光器的各端口的资源占用特性的集合，包括第一资源占用特性和第二资源占用特性；A为预设维度的评估张量。

在一实施例中，至少一个多项式算法包括至少一个判定树函数；至少一个判定树函数包括至少一个判定分支，用于在特定的评估张量下，利用资源占用特性的集合，判定出目标变量。

第三方面，本申请实施例提供了一种设备，该设备包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述第一方面所述的基于多元算法的分光器端口检测方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的基于多元算法的分光器端口检测方法。

本申请实施例提供的基于多元算法的分光器端口检测算法，通过获取至少一个分光器的业务信息，业务信息包括对至少一个分光器在预设时长内拍摄的属性信息和端口信息；分别基于至少一个第一预设分析规则和至少一个第二预设分析规则，对属性信息和端口信息进行分析，分别得到至少一个分光器的各端口的第一资源占用特性和第二资源占用特性；利用预先确定的多元算法，对第一资源占用特性和第二资源占用特性进行分析，得到对至少一个分光器的各端口的分配是否准确的判断结果。上述方案，不依赖于人工经验，基于分光器的业务信息得到分光器的第一资源占用特性和第二资源占用特性，进而基于多元算法对第一资源占用特性和第二资源占用特性进行分析，提高了业务处理的效率和质量，在满足日益增长的业务需求的同时，提高用户的体验效果。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请第一实施例提供的基于多元算法的分光器端口检测方法的示意流程图；

图2是本申请第二实施例提供的基于多元算法的分光器端口检测装置的示意图；

图3是本申请第三实施例提供的基于多元算法的分光器端口检测设备的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

请参见图1，图1是本申请第一实施例提供的一种基于多元算法的分光器端口检测方法的示意流程图。本实施例中一种基于多元算法的分光器端口检测方法的执行主体为具有数据处理功能的设备，该设备可以为个人计算机、服务器等。如图1所示的基于多元算法的分光器端口检测方法可以包括：

S101：获取至少一个分光器的业务信息，其中，业务信息包括对至少一个分光器在预设时长内拍摄的属性信息和端口信息。

其中，属性信息，包括：分光器的类型以及分光器的标识信息；端口信息包括：端口的标识信息、端口连接的尾纤信息、端口的占用状态以及端口输出的光信号。

具体地，分光器的类型包括分光器的技术规格，如单模分光器或多模分光器，波分复用分光器或密集波分复用分光器等；分光器的标识信息为用于识别和区分分光器的独特标识符。端口的标识信息为用于标记和识别端口的标识符；端口连接的尾纤信息为用于标记和描述连接到各端口的光纤的信息。应理解，不同类型的分光器的各端口对应连接的尾纤可以不同，也可以相同，具体可以根据应用场景进行预先设置。

端口的占用状态包括各端口是否被占用；端口输出的光信号包括输出光的波长、强度等。

预设时长为预先设置的检测时长。设备通过获取至少一个分光器在预设时长内拍摄的属性信息和端口信息，能够准确判断可能出现的分光器端口连接错误现象，这是由于若有分光器的端口连接错误，会导致光信号无法正确传输，出现光信号丢失或者光信号强度损失的问题，且长时间的端口连接错误会出现周期性的光信号波动或者断断续续的光信号。因此，获取至少一个分光器在预设时长内拍摄的属性信息和端口信息，进而对属性信息和端口信息进行分析，能够有效判断该至少一个分光器的端口连接是否存在错误。

本申请实施例通过分析获取的各端口在预设时长内，输出的光信号是否存在波动，或者是否存在断断续续的光信号，可以判断对应端口是否存在连接错误的现象。

S102：分别基于至少一个第一预设分析规则和至少一个第二预设分析规则，对属性信息和端口信息进行分析，分别得到至少一个分光器的各端口的第一资源占用特性和第二资源占用特性。

具体地，设备通过至少一个第一预设分析规则对至少一个分光器的属性信息和端口信息进行分析，得到至少一个分光器各端口的第一资源占用特性；进一步地，设备通过至少一个第二预设分析规则对至少一个分光器的属性信息和端口信息进行分析，得到至少一个分光器各端口的第二资源占用特性。

其中，第一预设分析规则，包括：根据分光器的类型，和/或分光器的标识信息以及各端口的标识信息、各端口的占用状态和各端口输出的光信号，得到至少一个分光器的各端口的第一资源占用特性。具体而言，针对每个分光器，将该分光器的类型，和/或分光器的标识信息与该分光器的各端口的标识信息、各端口的占用状态以及各端口输出的光信号相结合，计算该分光器被占用的端口数量以及确定被占用的各端口输出的光信号波长和规格属性，得到第一资源占用特性。

具体地，根据分光器的类型或分光器的标识信息，能够识别对应的分光器，根据识别出的该分光器的各端口的标识信息、各端口的占用状态以及各端口输出的光信号，能够确定该分光器的各端口输出的光信号波长和规格属性。其中，规格属性包括单模或者多模。

具体地，第一资源占用特性，包括：至少一个分光器的端口占用数量、各端口传输的波长以及各端口传输光信号的规格属性。

第二预设分析规则，包括：根据分光器的类型，和/或分光器的标识信息，确定分光器对应的光资源分配任务；根据光资源分配任务、各端口连接的尾纤信息和各端口输出的光信号，确定至少一个分光器的各端口的第二资源占用特性。

其中，各分光器对应的光资源分配任务可以预先根据实际应用进行确定。具体地，各分光器对应的光资源分配任务包括：将特定的光信号通过特定的端口传输至与对应端口连接的尾纤。

具体地，根据分光器的类型，和/或分光器的标识信息，可以确定对应分光器的光资源分配任务；在得到对应分光器的光资源分配任务之后，进一步可以根据光资源分配任务和各端口的标识信息遍历预先建立的各分光器的端口、光信号以及尾纤信息之间的映射关系，确定各端口应该传输的目标光信号以及应该连接的目标尾纤信息；将目标光信号以及目标尾纤信息分别与各端口实际连接的尾纤信息和各端口实际输出的光信号进行比对，得到各端口连接尾纤信息的正确率和输出光信号的正确率。

具体地，第二资源占用特性，包括：至少一个分光器的各端口连接的尾纤信息的正确率和传输光信号的正确率。

S103：利用预先确定的多元算法，对第一资源占用特性和第二资源占用特性进行分析，得到对至少一个分光器的各端口的分配是否准确的判定结果。

其中，预先确定的多元算法，包括从以下（1）至（3）式中选择的至少一个多项式算法：

Y=A×X，（1）

Y=X^T×A×X，（2）

Y=X^T×(X^T×A×X)，（3）

其中，Y为多项式的目标变量，用于标识至少一个分光器的各端口的分配准确性，X为至少一个分光器的各端口的资源占用特性的集合，包括第一资源占用特性和第二资源占用特性；A为预设维度的评估张量。

在一实施例中，至少一个多项式算法包括至少一个判定树函数；至少一个判定树函数包括至少一个判定分支，用于在特定的评估张量下，利用资源占用特性的集合，判定出目标变量。

在具体实施时，评估张量A可以是一维评估张量、二维评估张量或者三维评估张量等预设维度的评估张量。优选地，A可以是对称张量。例如，A可以是3×3张量。至少一个分光器的各端口的资源占用特性的集合X可以用矢量或矩阵表示。具体地，将至少一个分光器的各端口的第一资源占用特性和第二资源占用特性分别进行归一化处理，得到对应的矢量或矩阵。

对应地，标识至少一个分光器的各端口的分配准确性的目标变量 Y也可以用矢量或矩阵表示。

例如，至少一个多项式算法包括下列（4）至（6）式中的至少一个判定树函数：

，（4）

，（5）

，（6）

其中，f为条件表达式，A为特定的评估张量，、/>以及/>为预先确定的系数，i、j和k均是从1至N的独立的整数，分别用于标识至少一个分光器的各端口；/>、/>以及/>分别对应表示资源占用特性的集合中第i、第j以及第k个矢量或者矩阵，F为对应在特定的评估张量下判定出的目标变量Y的值。

需要说明的是，在其它一些实施例中，多元评估算法可以包括更复杂结构的判定树，例如，二阶判定树。具体地，判定树的选取，取决于是否可以满足在特定的评估张量下，依赖于资源占用特性集合中的特性值，判定出所需的目标变量。其中，评估张量被适配为使得特性集合中的各特性值是线性无关的，由此能够基于不同的特性值得到对应唯一的目标变量。

需要说明的是，目标变量Y的值常用0和1进行表示，0用于表示对应的端口分配有误，1用于表示对应的端口分配准确。

本申请实施例中，通过获取至少一个分光器的业务信息，业务信息包括对至少一个分光器在预设时长内拍摄的属性信息和端口信息；分别基于至少一个第一预设分析规则和至少一个第二预设分析规则，对属性信息和端口信息进行分析，分别得到至少一个分光器的各端口的第一资源占用特性和第二资源占用特性；利用预先确定的多元算法，对第一资源占用特性和第二资源占用特性进行分析，得到对至少一个分光器的各端口的分配是否准确的判定结果。上述方案，不依赖于人工经验，基于分光器的业务信息得到分光器的第一资源占用特性和第二资源占用特性，进而基于多元算法对第一资源占用特性和第二资源占用特性进行分析，提高了业务处理的效率和质量，在满足日益增长的业务需求的同时，提高用户的体验效果。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

请参见图2，图2是本申请第三实施例提供的基于多元算法的分光器端口检测装置的示意图。包括的各模块以硬件或者软件的方式集成在基于多元算法的分光器端口检测设备中，用于执行图1对应的实施例中的各步骤。具体请参阅图1对应的实施例中的相关描述。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。参见图2，基于多元算法的分光器端口检测装置20包括：

获取模块201，用于获取至少一个分光器的业务信息，业务信息包括对至少一个分光器在预设时长内拍摄的属性信息和端口信息；

第一分析模块202，用于分别基于至少一个第一预设分析规则和至少一个第二预设分析规则，对属性信息和端口信息进行分析，分别得到至少一个分光器的各端口的第一资源占用特性和第二资源占用特性；

第二分析模块203，用于利用预先确定的多元算法，对第一资源占用特性和第二资源占用特性进行分析，得到对至少一个分光器的各端口的分配是否准确的判定结果。

在一实施例中，属性信息包括：分光器的类型以及分光器的标识信息；端口信息包括：端口的标识信息、端口连接的尾纤信息，端口的占用状态以及端口输出的光信号。

在一实施例中，第一预设分析规则，包括：

根据分光器的类型，和/或分光器的标识信息以及各端口的标识信息、各端口的占用状态和各端口输出的光信号，得到至少一个分光器的各端口的第一资源占用特性。

在一实施例中，第二预设分析规则，包括：

根据分光器的类型，和/或分光器的标识信息，确定分光器对应的光资源分配任务；

根据光资源分配任务、各端口连接的尾纤信息和各端口输出的光信号，确定至少一个分光器的各端口的第二资源占用特性。

在一实施例中，第一资源占用特性，包括：至少一个分光器的端口占用数量、各端口传输的波长以及各端口传输光信号的规格属性；第二资源占用特性，包括：至少一个分光器的各端口连接的尾纤信息的正确率和传输光信号的正确率。

在一实施例中，预先确定的多元算法，包括从以下（1）至（3）式中选择的至少一个多项式算法：

Y=A×X，（1）

Y=X^T×A×X，（2）

Y=X^T×(X^T×A×X)，（3）

其中，Y为多项式的目标变量，用于标识至少一个分光器的各端口的分配准确性，X为至少一个分光器的各端口的资源占用特性的集合，包括第一资源占用特性和第二资源占用特性；A为预设维度的评估张量。

在一实施例中，至少一个多项式算法包括至少一个判定树函数；至少一个判定树函数包括至少一个判定分支，用于在特定的评估张量下，利用资源占用特性的集合，判定出目标变量。

请参见图3，图3是本申请第四实施例提供的基于多元算法的分光器端口检测设备的示意图。如图3所示，基于多元算法的分光器端口检测设备3包括：处理器30、存储器31以及存储在存储器31中并可在处理器30上运行的计算机程序32，例如基于多元算法的分光器端口检测程序。处理器30执行计算机程序32时实现上述各个基于多元算法的分光器端口检测方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S103。或者，处理器30执行计算机程序32时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图2所示获取模块201至第二分析模块203的功能。

示例性的，计算机程序32可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器31中，并由处理器30执行，以完成本申请。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序32在基于多元算法的分光器端口检测设备3中的执行过程。例如，计算机程序32可以被分割成获取模块、第一分析模块以及第二分析单元，各模块具体功能如下：

获取模块，用于获取至少一个分光器的业务信息，业务信息包括对至少一个分光器在预设时长内拍摄的属性信息和端口信息；

第一分析模块，用于分别基于至少一个第一预设分析规则和至少一个第二预设分析规则，对属性信息和端口信息进行分析，分别得到至少一个分光器的各端口的第一资源占用特性和第二资源占用特性；

第二分析模块，用于利用预先确定的多元算法，对第一资源占用特性和第二资源占用特性进行分析，得到对至少一个分光器的各端口的分配是否准确的判定结果。

基于多元算法的分光器端口检测设备3可包括，但不仅限于，处理器30、存储器31。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是基于多元算法的分光器端口检测设备3的示例，并不构成对基于多元算法的分光器端口检测设备3的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如基于多元算法的分光器端口检测设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器30可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器31可以是基于多元算法的分光器端口检测设备3的内部存储单元，例如基于多元算法的分光器端口检测设备3的硬盘或内存。存储器31也可以是基于多元算法的分光器端口检测设备3的外部存储设备，例如基于多元算法的分光器端口检测设备3上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，基于多元算法的分光器端口检测设备3还可以既包括基于多元算法的分光器端口检测设备3的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器31用于存储计算机程序以及基于多元算法的分光器端口检测设备所需的其他程序和数据。存储器31还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。

本申请实施例还提供了一种网络设备，该网络设备包括：至少一个处理器、存储器以及存储在存储器中并可在至少一个处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在移动终端上运行时，使得移动终端执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，RandomAccess Memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于多元算法的分光器端口检测方法，其特征在于，包括：

获取至少一个分光器的业务信息，所述业务信息包括对所述至少一个分光器在预设时长内拍摄的属性信息和端口信息；

分别基于至少一个第一预设分析规则和至少一个第二预设分析规则，对所述属性信息和所述端口信息进行分析，分别得到所述至少一个分光器的各端口的第一资源占用特性和第二资源占用特性；

利用预先确定的多元算法，对所述第一资源占用特性和所述第二资源占用特性进行分析，判定对所述至少一个分光器的各端口是否分配准确；所述预先确定的多元算法，包括从以下(1)至(3)式中选择的至少一个多项式算法：

Y＝A×X， (1)

Y＝X^T×A×X， (2)

Y＝X^T×(X^T×A×X)， (3)

其中，Y为多项式的目标变量，用于标识所述至少一个分光器的各端口的分配准确性，X为所述至少一个分光器的各端口的资源占用特性的集合，包括第一资源占用特性和第二资源占用特性；A为预设维度的评估张量。

2.如权利要求1所述的基于多元算法的分光器端口检测方法，其特征在于，所述属性信息，包括：分光器的类型以及标识信息；所述端口信息，包括：端口的标识信息、端口连接的尾纤信息、端口的占用状态以及端口输出的光信号。

3.如权利要求2所述的基于多元算法的分光器端口检测方法，其特征在于，所述第一预设分析规则，包括：

根据所述分光器的类型，和/或所述分光器的标识信息以及所述端口的标识信息、所述端口的占用状态和所述端口输出的光信号，得到所述至少一个分光器的各端口的第一资源占用特性。

4.如权利要求2所述的基于多元算法的分光器端口检测方法，其特征在于，所述第二预设分析规则，包括：

根据所述分光器的类型，和/或所述分光器的标识信息，确定所述分光器对应的光资源分配任务；

根据所述光资源分配任务、所述端口连接的尾纤信息和所述端口输出的光信号，确定所述至少一个分光器的各端口的第二资源占用特性。

5.如权利要求1所述的基于多元算法的分光器端口检测方法，其特征在于，所述第一资源占用特性，包括：所述至少一个分光器的端口占用数量、各端口传输的波长以及各端口传输光信号的规格属性；所述第二资源占用特性，包括：所述至少一个分光器的各端口连接的尾纤信息的正确率和传输光信号的正确率。

6.如权利要求1所述的基于多元算法的分光器端口检测方法，其特征在于，所述至少一个多项式算法包括至少一个判定树函数；所述至少一个判定树函数包括至少一个判定分支，用于在特定的评估张量下，利用所述资源占用特性的集合，判定出所述目标变量。

7.一种基于多元算法的分光器端口检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取至少一个分光器的业务信息，所述业务信息包括对所述至少一个分光器在预设时长内拍摄的属性信息和端口信息；

第一分析模块，用于分别基于至少一个第一预设分析规则和至少一个第二预设分析规则，对所述属性信息和所述端口信息进行分析，分别得到所述至少一个分光器的各端口的第一资源占用特性和第二资源占用特性；

第二分析模块，用于利用预先确定的多元算法，对所述第一资源占用特性和所述第二资源占用特性进行分析，得到对所述至少一个分光器的各端口的分配是否准确的判定结果；所述预先确定的多元算法，包括从以下(1)至(3)式中选择的至少一个多项式算法：

Y＝A×X， (1)

Y＝X^T×A×X， (2)

Y＝X^T×(X^T×A×X)， (3)

其中，Y为多项式的目标变量，用于标识所述至少一个分光器的各端口的分配准确性，X为所述至少一个分光器的各端口的资源占用特性的集合，包括第一资源占用特性和第二资源占用特性；A为预设维度的评估张量。

8.一种设备，所述设备包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。