資料介紹
針對(duì)云計(jì)算平臺(tái)的硬盤不可靠問(wèn)題,提出基于帶過(guò)采樣的COG( COC-OS)框架,利用硬盤自我監(jiān)測(cè)分析和報(bào)告技術(shù)( SMART)日志預(yù)測(cè)故障硬盤。首先采用DBScan或K-means聚類算法將無(wú)故障硬盤樣本劃分成多個(gè)不相交子集;再與故障硬盤樣本結(jié)合,采用少量樣本合成過(guò)采樣技術(shù)( SMOTE)使整體樣本集趨于平衡;最后采用LIBSVM分類算法預(yù)測(cè)故障硬盤。調(diào)整參數(shù),將COG-OS與SMOTE+支持向量機(jī)(SVM)的預(yù)測(cè)性能相比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法具有可行性。當(dāng)采用K-means方法劃分無(wú)故障盤樣本,并采用徑向基函數(shù)(RBF)內(nèi)核的LIBSVM方法預(yù)測(cè)故障盤時(shí),cOc-Os改善了SMOTE+ SVM對(duì)故障硬盤的預(yù)測(cè)查全率和整體性能。
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