[发明专利]磁盘故障预测方法、装置、计算机设备及计算机存储介质在审
| 申请号： | 201810359823.1 | 申请日： | 2018-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN110389866A | 公开（公告）日： | 2019-10-29 |
| 发明（设计）人： | 葛育波;刘佳;杨贻鑫;潘宣辰 | 申请（专利权）人： | 武汉安天信息技术有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F11/22 | 分类号： | G06F11/22;G06F11/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 430076 湖北省武汉市东湖新技术*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种磁盘故障预测方法、装置、计算机设备及计算机存储介质，属于数据存储技术领域，本发明磁盘故障预测方法包括：获取磁盘样本多个维度上的数据信息以构造Adaboost算法中弱学习算法可读的训练集；通过Adaboost算法对训练集进行训练，生成强分类器；根据强分类器对待测磁盘进行故障预测。本方法基于adaboost算法，通过不断迭代训练弱分类器来预测磁盘故障发生，能弱化各厂商磁盘SMART阈值带来的差异性，预测准确度高，且该算法实现简单，磁盘预测效率高。 | ||
| 搜索关键词： | 磁盘故障 磁盘 预测 计算机存储介质 计算机设备 强分类器 训练集 数据存储技术 弱学习算法 准确度 迭代训练 故障预测 弱分类器 数据信息 算法实现 差异性 可读 维度 样本 弱化 厂商 | ||
【主权项】：
1.一种磁盘故障预测方法，包括：获取磁盘样本多个维度上的数据信息以构造Adaboost算法中弱学习算法可读的训练集；通过Adaboost算法对所述训练集进行训练，生成强分类器；根据所述强分类器对待测磁盘进行故障预测。
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