资料介绍
针对云计算平台的硬盘不可靠问题,提出基于带过采样的COG( COC-OS)框架,利用硬盘自我监测分析和报告技术( SMART)日志预测故障硬盘。首先采用DBScan或K-means聚类算法将无故障硬盘样本划分成多个不相交子集;再与故障硬盘样本结合,采用少量样本合成过采样技术( SMOTE)使整体样本集趋于平衡;最后采用LIBSVM分类算法预测故障硬盘。调整参数,将COG-OS与SMOTE+支持向量机(SVM)的预测性能相比较,实验结果表明该方法具有可行性。当采用K-means方法划分无故障盘样本,并采用径向基函数(RBF)内核的LIBSVM方法预测故障盘时,cOc-Os改善了SMOTE+ SVM对故障硬盘的预测查全率和整体性能。
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