光纤激光网络通信受噪声影响，导分类效果较差，提出了光纤激光网络故障大数据自动分类方法。对数据进行噪处理，将源域中的样本和目标领域的样本配对处理，采用非线性变换提供故障特征，通过K-means算法和最近邻算法分析数据扰动性，将、征输入到机器学习分类器中分类处理，最终完成故障大数据自动分类处理。经测试证明，所提方法对于不同类型的故障大数据分类时间低于20 s,并且分类正确率、召回率以及F值高于80%、90%和95%,可以快速准确完成故障大数据自动分类处理。
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