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摘要
本发明公开一种融合AP聚类与宽度学习系统的硬盘故障预测方法。所述方法包括以下步骤：过滤出单一型号的硬盘的全部样本并进行处理,将该型号的所有硬盘分为故障盘和健康盘；采用基于AP聚类算法的样本标记方法,重新标记故障盘中的一部分健康样本为伪故障样本；随机挑选一部分健康盘,获取部分健康样本；划分训练集、测试集；构建故障预测模型,使用训练集训练故障预测模型,使用测试集评估故障预测模型的好坏；当该单一型号硬盘新采集的数据到来时,使用训练好的故障预测模型,预测这些硬盘在未来一段时间内是否会出现故障,得到预测结果。本发明通过增量学习过程快速迭代更新网络结构,解决模型老化问题。
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