[发明专利]利用神经网络的盘驱动器故障预测在审
| 申请号： | 201980063420.5 | 申请日： | 2019-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN112753020A | 公开（公告）日： | 2021-05-04 |
| 发明（设计）人： | O·科克柏柏尔;F·施密特;A·拉加万;N·阿格尔沃;S·伊蒂库拉;G-T·周;N·昆瑙 | 申请（专利权）人： | 甲骨文国际公司 |
| 主分类号： | G06F11/00 | 分类号： | G06F11/00;G06N3/02 |
| 代理公司： | 中国贸促会专利商标事务所有限公司 11038 | 代理人： | 边海梅 |
| 地址： | 美国加*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 盘驱动器故障是使用机器学习模型预测的。该框架涉及接收盘驱动器传感器属性作为训练数据，预处理训练数据以选择增强特征序列的集合，以及使用增强特征序列来训练机器学习模型以从盘驱动器传感器监视数据来预测盘驱动器故障。在训练阶段之前，使用预定义的超参数的集合来调谐RNN LSTM模型。在训练和评估阶段期间以及随后在预测阶段期间执行的预处理涉及对参数的集合使用预定义的值，以从原始传感器读数生成增强序列的集合。生成增强特征序列以维持期望的健康/发生故障的盘比率，并且仅使用导致上一个有效时间样本的样本来满足预先指定的抬头期警告要求。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 神经网络 驱动器 故障 预测 | ||
【主权项】：
暂无信息
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