本文作者：宋云华；柏文阳；周琦；成功正常投稿发表论文到《计算机应用》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：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。
【论文正文预览】：0引言在云计算平台的实际运营中,硬盘平均日故障率小于千分之一[1],云计算平台的硬盘故障预测是极不平衡的二分类数据集上的稀有类预测问题。其中,故障盘为稀有类(正类),无故障盘为多数类(负类)。类似的不平衡分类问题还有通过卫星图像检测石油喷井[2]、欺诈识别[3-4]、医院传
【文章分类号】：TP333.35
【稿件关键词】：COG-OS框架自我监测分析和报告技术K-均值少量样本合成过采样技术LIBSVM支持向量机
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【稿件标题】：基于COG-OS框架利用SMART预测云计算平台的硬盘故障
【作者单位】：南京大学计算机科学与技术系;计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学);阿里云计算有限公司飞天-结构化数据服务;
【发表期刊期数】：《计算机应用》2014年01期
【期刊简介】：《计算机应用》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，计算机应用杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN51-1307/TP，国际刊号：ISSN1001-9081。计算机应用杂志社由四川省科学技术协会主管、主办，本刊为月刊。自创刊以来，......更多计算机应用杂志社(http://www.400qikan.com/qk/5984/)投稿信息
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