[发明专利]一种内存检测模型训练的方法、内存检测的方法及装置有效
| 申请号： | 201910918511.4 | 申请日： | 2019-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN110598802B | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 叶茂;李靖;叶铮 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F11/22 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 吴磊 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种内存检测模型训练的方法，包括：获取内存状态历史数据集合，根据内存状态历史数据集合生成真实故障标签集合，根据内存状态历史数据集合生成待训练特征集合，根据待训练特征集合训练待训练内存检测模型，得到预测故障标签集合，若预测故障标签集合与真实故障标签集合满足模型验证条件，则根据待训练内存检测模型训练得到内存检测模型。本申请还公开了一种内存检测的方法以及装置。本申请提供的内存检测模型可以针对内存模块级别的粒度来预测内存故障情况，充分考虑到了内存的健康状况以及风险级别，从而提升了内存检测的故障定位准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 内存 检测 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种内存检测模型训练的方法，其特征在于，包括：/n获取内存状态历史数据集合，其中，所述内存状态历史数据集合包括M个内存状态历史数据，每个内存状态历史数据对应一个内存，所述M为大于或等于1的整数；/n根据所述内存状态历史数据集合生成真实故障标签集合，其中，所述真实故障标签集合包括M个真实故障标签，每个真实故障标签对应一个内存；/n根据所述内存状态历史数据集合生成待训练特征集合，其中，所述待训练特征集合包括M个待训练特征，每个待训练特征对应一个内存，且所述每个待训练特征包括至少一个特征指标所对应的参数；/n根据所述待训练特征集合训练待训练内存检测模型，得到预测故障标签集合，其中，所述预测故障标签集合包括M个预测故障标签，每个预测故障标签对应一个内存；/n若所述预测故障标签集合与真实故障标签集合满足模型验证条件，则确定所述待训练内存检测模型为合格的内存检测模型。/n
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