【摘 要】
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文章提出一种基于神经网络模型的机房IT设备故障在线诊断的方法。IT设备的主要特征向量作为故障的主成分,通过对IT设备的故障样本和正常运行的样本数据进行不断学习和训练,将
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文章提出一种基于神经网络模型的机房IT设备故障在线诊断的方法。IT设备的主要特征向量作为故障的主成分,通过对IT设备的故障样本和正常运行的样本数据进行不断学习和训练,将IT设备的故障与模型的连接权值和阀值的形式表现出来,当对故障诊断有一定的要求时,通过不断调节阀值就可获得精确的故障诊断结果。仿真实验结果表明,文章算法能够提高机房IT设备故障诊断的准确率和速度,效果令人满意。
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