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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度学习的磁盘健康度评估与故障预测技术研究
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基于深度学习的磁盘健康度评估与故障预测技术研究
 
     论文目录
 
详细摘要第2-7页
摘要第7-8页
ABSTRACT第8-9页
第1章 绪论第12-17页
    1.1 研究背景第12-13页
    1.2 课题相关领域发展现状第13-15页
        1.2.1 磁盘健康度评估第13-14页
        1.2.2 SMART数据的时序性第14-15页
    1.3 论文的主要工作第15-16页
    1.4 本文的组织与结构第16-17页
第2章 相关背景知识第17-27页
    2.1 SMART简介第17-19页
        2.1.1 SMART的工作原理第17-18页
        2.1.2 常见的SMART属性第18-19页
    2.2 神经网络第19-24页
        2.2.1 多层神经网络简介第19-20页
        2.2.2 循环神经网络简介第20-21页
        2.2.3 Long Short-Term Memory(LSTM)神经网络第21-23页
        2.2.4 反向传播第23-24页
    2.3 多种深度学习框架的比较第24-25页
    2.4 磁盘故障预测相关研究第25-26页
    2.5 本章小结第26-27页
第3章 基于欧式距离的磁盘健康度评估第27-38页
    3.1 磁盘健康度问题分析第27-28页
    3.2 磁盘健康度评估的原则第28页
    3.3 磁盘健康度评估策略第28-30页
    3.4 实验结果和分析第30-37页
        3.4.1 实验环境第30-31页
        3.4.2 数据集第31-32页
        3.4.3 实验评价指标第32-33页
        3.4.4 故障判定方法第33-34页
        3.4.5 实验结果第34-37页
    3.5 本章小结第37-38页
第4章 基于LSTM的故障预测模型第38-53页
    4.1 磁盘故障预测过程简介第38页
    4.2 特征选择第38-40页
        4.2.1 信息熵第38-39页
        4.2.2 信息增益比率第39-40页
    4.3 故障预测模型第40-42页
    4.4 模型训练第42-43页
    4.5 实验结果与分析第43-52页
        4.5.1 实验环境第43页
        4.5.2 数据集与特征选择第43-45页
        4.5.3 实验评价指标与判定方法第45页
        4.5.4 结果分析第45-52页
    4.6 本章小结第52-53页
第5章 磁盘故障预测原型系统的设计与实现第53-61页
    5.1 原型系统概述第53-54页
    5.2 系统部署与要求第54-55页
    5.3 数据采集模块第55-56页
    5.4 模型训练模块第56-57页
    5.5 故障预测模块第57-60页
    5.6 本章小结第60-61页
第6章 总结与展望第61-63页
    6.1 工作总结第61页
    6.2 未来工作的展望第61-63页
致谢第63-65页
参考文献第65-70页
附录第70页

 
 
论文编号BS3154381,这篇论文共70
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