（中国舰船研究院 北京 100101）

1 引言

军用公共计算环境承担军方计算和存储职能，通常独立运行，要求高可靠性、高实时性，其计算能力和数据存储能力相对受限。而其中的定制化软件面临着定制化软件之间互相冲突、软件与底层配置不一致等常见问题的考验，采用混合模糊匹配算法可以避免提示信息与错误毫无关联的情况，提高军用公共计算环境的可靠性，减少无效操作，弥补计算能力不足等问题。

本文提出一种基于语义及词型的混合模糊匹配算法并形成一款软件自修复工具。如图1所示，其软件安装位置为操作系统之上、信息平台集成软件群之下。结合自更新的错误模型库，配合深度学习算法开发了一款服务于军用公共计算环境的软件自修复工具，主要实现功能包括对软件底层配置文件的自检查，收集错误信息并与软件自身模型库进行匹配，以及部分问题的自动修复。

图1 军用公共计算环境架构

2 自修复工具介绍

图2为软件自修复程序运行设计思路，其软件主要机理:根据系统提示错误信息以及当前状态与自身错误库中数据进行模糊匹配，通过深度学习算法提供相似度最大的错误信息给客户，确保报错的准确性和可读性。最终根据输出的错误与软件解决方案库进行匹配，向用户提供更为详细可读的解决方案，并在一定权限下完成简单错误的自我修复。

图2 软件自修复程序运行设计思路

3 混合模糊匹配算法应用创新

本文所设计的针对军用平台的混合模糊匹配算法主要包含词型级模糊匹配算法和语义级模糊匹配算法两个模块。……