[发明专利]一种基于反向传播贝叶斯深度学习的硬盘寿命预测方法有效
| 申请号： | 202010746948.7 | 申请日： | 2020-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN112115004B | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 王宇;王国超;孙晓杰;訾艳阳 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06F11/22 | 分类号： | G06F11/22;G06Q10/04;G06Q10/06;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 马贵香 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于反向传播贝叶斯深度学习的硬盘寿命预测方法，对硬盘的SMART参数进行优选，筛选出具有预测性能的SMART参数，然后进行标准化处理，再将标准化处理后的数据划分为序列样本；提取硬盘的历史时序信息和未来时序特征；将历史时序信息和未来时序特征输入至线性全连接层，并调整激活函数与学习率，完成剩余寿命预测网络的构建；根据训练后分布参数生成剩余寿命预测网络的权重参数及偏置参数，然后进行剩余寿命预测；本发明融合硬盘的多维度特征，充分利用硬盘数据的长时依赖性，提取硬盘数据中的时序信息，利用深度学习框架，在实现高精度剩余寿命预测的同时，量化预测的不确定性，输出对硬盘维修决策具有更高指导意义的预测置信度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 反向 传播 贝叶斯 深度 学习 硬盘 寿命 预测 方法 | ||
【主权项】：
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