本文選題：硬盤故障監(jiān)測　切入點(diǎn)：自監(jiān)控分析報(bào)告技術(shù)(SMART)　出處：《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》2014年S1期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：硬盤故障給數(shù)據(jù)中心的可靠性和可用性帶來的影響越來越大,采用不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建基于自監(jiān)控分析報(bào)告技術(shù)(self-monitoring,analysis and reporting technology,SMART)屬性的硬盤故障預(yù)測模型策略的研究已經(jīng)取得了一定的效果.但這些模型策略無法得到較為穩(wěn)定的預(yù)測效果,并且無法選擇適合于不同用戶需求的最佳模型.為得到更高的準(zhǔn)確率和較低的誤報(bào)率,實(shí)現(xiàn)了基于Adaboost算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型優(yōu)化方法.在此基礎(chǔ)上,為更好地適用于實(shí)際工作場景,實(shí)現(xiàn)了根據(jù)遺傳算法(genetic algorithm,GA),按照用戶的預(yù)測效果要求,選擇出最恰當(dāng)?shù)念A(yù)測模型的方法,在不同的效果要求下選用不同的預(yù)測模型.
[Abstract]:Hard disk failures have a growing impact on the reliability and availability of data centers, Different machine learning methods have been used to construct the hard disk fault prediction model strategy based on self-monitoring analysis and reporting technology. However, these model strategies can not achieve a more stable prediction effect. In order to get higher accuracy and lower false alarm rate, BP neural network prediction model optimization method based on Adaboost algorithm is realized. In order to be more suitable for the practical work scenario, according to the genetic algorithm, according to the requirement of the user's prediction effect, the method of selecting the most appropriate prediction model is selected, and the different prediction model is selected under different effect requirements.
【作者單位】： 南開大學(xué)軟件學(xué)院;南開大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61373018,11301288) 教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃基金項(xiàng)目(NCET-13-0301) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)基金項(xiàng)目(65141021)
【分類號】：TP18;TP333.35

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