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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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