公开(公告)号：CN111091863A

公开(公告)日：2020-05-01

申请号：CN201911205014.6

申请日：2019-11-29

Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司

Inventor： 王团结 ,  苏楠

IPC: G11C29/12 ,  G06N3/04

Abstract: 本申请公开了一种存储设备故障检测方法，包括：对原始存储设备特征数据进行滑动窗口步长采样处理，得到三维训练矩阵和一维标签矩阵；采用Keras神经网络库根据所述三维训练矩阵和所述一维标签矩阵进行长短时记忆网络训练，得到LSTM检测模型；采用所述LSTM检测模型对待检测数据进行检测处理，得到故障检测结果。通过先进行采样处理提高样本的数据量，然后训练出LSTM检测模型对待检测数据进行检测处理，得到故障检测结果，提高了故障预测的准确性和精度。本申请还公开了一种存储设备故障检测装置、存储服务器以及计算机可读存储介质，具有以上有益效果。

公开(公告)号：CN110688735A

公开(公告)日：2020-01-14

申请号：CN201910838354.6

申请日：2019-09-05

Applicant: 浪潮(北京)电子信息产业有限公司

Inventor： 谢全泉 ,  王团结 ,  苏楠 ,  李辉

IPC: G06F30/20 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明公开了一种时序信号趋势预测方法。通过获取历史时序信号对应的历史走势，生成用于反映历史时序信号对应的未来走势的预测模型，其中，未来走势通过复制历史走势得到，预测模型具体为时刻与预测值的对应关系；并且调用预测模型，并根据对应关系，获取目标时刻对应的目标预测值。由此可见，本发明提供的方法对于任意的历史时序信号均能生成相应的预测模型，以获取目标时刻对应的预测值，对任意历史时序信号完成预测的功能，具有普适性。此外，本发明所提供的一种时序信号趋势预测装置、设备及存储介质与上述方法对应，具有同样的有益效果。