针对光纤网络链路状态识别精度较低的问题，提出了基于大数据分析的光纤网络链路状态识别方法。首先预处理光纤网络内数据，提取特征向量；将机器学习算法与均衡调用算法相结合构建机器学习分类器，设置中断响应机制，利用输出期望值与标准差控制分类器，完成光纤网络链路状态识别。实验结果表明，所提方法采集光纤网络链路缺陷数据的精度和采全率高于88%、82%,漏采率低于13%,由此可知所提方法可以准确采集光纤网络链路中存在的缺陷数据，且可以输出较清晰稳定的光纤网络链路状态识别结果。
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