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宋云华

作品数：3 被引量：6H指数：2
供职机构：南京大学更多>>
发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇专利

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇硬盘
  • 2篇硬盘故障
  • 1篇云计算
  • 1篇云计算平台
  • 1篇日志
  • 1篇日志数据
  • 1篇数据管理
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇故障预测
  • 1篇过采样
  • 1篇过采样技术
  • 1篇OS
  • 1篇COG
  • 1篇K-均值
  • 1篇LIBSVM
  • 1篇采样
  • 1篇采样算法
  • 1篇查全率
  • 1篇磁盘

机构

  • 3篇南京大学
  • 1篇计算机软件新...
  • 1篇阿里云计算有...

作者

  • 3篇宋云华
  • 2篇柏文阳
  • 1篇王景峰
  • 1篇周嵩

传媒

  • 1篇计算机应用

年份

  • 1篇2015
  • 2篇2014
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
一种云计算平台的硬盘故障预测方法
本发明公开一种云计算平台硬盘故障预测方法，首先根据预测时间窗口内的硬盘维修记录将硬盘SMART日志数据标记为正常硬盘样本和故障硬盘样本，之后采用K-means聚类算法将去除噪音后的正常硬盘样本划分成k个不相交子集，并分别...
周嵩王景峰柏文阳宋云华
文献传递
基于S.M.A.R.T.预测故障磁盘的研究
近年来，云计算技术得到迅猛发展，给诸多企业带来商业模式的转变，也给个人带来工作方式的改变。但是，不断发生的云安全事故，常常造成数据丢失的严重后果，给企业和个人带来严重的损失，也阻碍了云计算的广泛推广使用。云计算的安全性和...
宋云华
关键词：磁盘故障预测数据管理
基于COG-OS框架利用SMART预测云计算平台的硬盘故障被引量：4
2014年
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(COG-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,COG-OS改善了SMOTE+SVM对故障硬盘的预测查全率和整体性能。
宋云华柏文阳周琦
关键词：K-均值LIBSVM
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