北京大学申请面向低质量数据集的硬盘故障预测及数据迁移方法专利，在低质量硬盘 SMART 的情况下，达到较高的硬盘故障预测准确率，并且能够提前对濒临故障硬...

金融界 2024 年 9 月 18 日消息，天眼查知识产权信息显示，天津理工大学,北京大学申请一项名为“面向低质量数据集的硬盘故障预测及数据迁移方法“，公开号 CN202411153731.X，申请日期为 2024 年 8 月。

专利摘要显示，本发明提供了面向低质量数据集的硬盘故障预测及数据迁移方法，包括：获取硬盘的 SMART 信息得到信息集，对信息集进行正负样本重建，并将丢失数据的信息集作为原始数据集；对原始数据集进行无用数据清理操作并进行欠采样处理；对原始数据集进行缺失值填充，将缺失值填充后的原始数据集转化为时间序列数据；构建并训练预测模型，将时间序列数据及对应的 ASFD 特征输入预测模型中得到硬盘故障的预测结果；根据预测结果识别濒临故障的硬盘，并基于二部图最大匹配策略和修复调度策略完成对濒临故障硬盘数据的修复。本发明有益效果：在低质量硬盘 SMART 的情况下，达到较高的硬盘故障预测准确率，并且能够提前对濒临故障硬盘的数据进行主动迁移和修复。

本文源自：金融界

作者：情报员