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基于嵌入式表示的硬盘故障预测模型性能提升方法: 收藏
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引用; 《科学技术创新》2025年第5期 101-104页; 作者：刘畅李宏杰段俊史晓聪张磊巨大成中电信数智科技有限公司北京中电信数智科技有限公司广东分公司广东广州; 当前的数据存储中心为了保障数据安全和业务稳定,通常对硬盘进行预测性维护。但现有的硬盘故障预测模型通常忽视硬盘型号特征或无法处理多型号硬盘,模型的兼容性和准确性有待提高。因此,本文提出了一种基于嵌入式表示的硬盘故障预测模...; 当前的数据存储中心为了保障数据安全和业务稳定,通常对硬盘进行预测性维护。但现有的硬盘故障预测模型通常忽视硬盘型号特征或无法处理多型号硬盘,模型的兼容性和准确性有待提高。因此,本文提出了一种基于嵌入式表示的硬盘故障预测模型性能提升方法,其中包括设计了硬盘相似度计算方法、预训练数据集的构建方法以及硬盘型号嵌入式编码的神经网络HDMS-Net,实现了对硬盘型号特征的预训练编码。实验结果表明,本文方法可有效提升模型的多型号兼容处理能力以及故障预测的准确率,能够为相关领域的研究和应用提供一定的参考价值。; 来源：详细信息评论

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