【摘 要】
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硬盘故障给数据中心的可靠性和可用性带来的影响越来越大,采用不同的机器学习方法构建基于自监控分析报告技术(self-monitoring,analysis and reporting technology,SMART)属
【机 构】
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南开大学软件学院 天津 300071
【出 处】
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2014第20届全国信息存储技术学术会议
论文部分内容阅读
硬盘故障给数据中心的可靠性和可用性带来的影响越来越大,采用不同的机器学习方法构建基于自监控分析报告技术(self-monitoring,analysis and reporting technology,SMART)属性的硬盘故障预测模型策略的研究已经取得了一定的效果.但这些模型策略无法得到较为稳定的预测效果,并且无法选择适合于不同用户需求的最佳模型.为得到更高的准确率和较低的误报率,实现了基于Adaboost算法的BP神经网络预测模型优化方法.在此基础上,为更好地适用于实际工作场景,实现了根据遗传算法(genetic algorithm,GA),按照用户的预测效果要求,选择出最恰当的预测模型的方法,在不同的效果要求下选用不同的预测模型.
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