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公开(公告)号：CN117932223A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410096572.8
申请日：2024-01-24
Applicant: 华东师范大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于状态区分的数据中心SSD故障预测的方法，包括以下步骤：对于得到的S.M.A.R.T.数据集进行数据预处理，包含数据填充和属性值类型归一化；接着选取和SSD故障最相关的属性；并依据贝叶斯变化点等相关统计学原理对属性值进行区间划分；同时利用划分完成的区间进行状态设定，每一个状态最终都能够得到其对应的一个数据集；获得的数据集分别使用机器学习算法进行特征选择和预测模型的训练；后续SSD需要进行预测时，将其放入对应的模型中进行预测。本发明具有如下的优点：通过使用状态区分的方式，重复考虑SSD故障在S.M.A.R.T.的表现形式，先验性划分不同的故障类型，最终得到了惊人的预测性能，相较于传统方法，平均提升约30%的召回率和20%的精确度。
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