一種基于極限學習機的慢盤檢測方法及系統(tǒng)

新一代信息技術(shù)

本發(fā)明提供了一種基于極限學習機的慢盤檢測方法及系統(tǒng)，通過對歷史磁盤數(shù)據(jù)進行特征提取，從中選擇特征向量進行訓練，實現(xiàn)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡檢測慢盤的方案，優(yōu)化了慢盤檢測過程，提高了慢盤檢測準確性并降低了計算復雜度；同時在實際使用過程中，隨著歷史磁盤數(shù)據(jù)數(shù)量的增加，越來越多的樣本被不斷訓練，模型精度越來越高，進一步提升了準確率，保證了數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)始終處于最佳工作狀態(tài)。