超聚变数字技术有限公司王建星获国家专利权
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龙图腾网获悉超聚变数字技术有限公司申请的专利一种硬盘健康评估方法和存储设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115248757B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110812127.3，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权一种硬盘健康评估方法和存储设备是由王建星;李鹏;宋磊;党炜;周建华设计研发完成，并于2021-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种硬盘健康评估方法和存储设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种硬盘健康评估方法和装置，所述方法包括：获取硬盘在指定使用时间的与健康度相关的多个指标的数据；将所述数据输入多个不同的模型；根据所述多个模型的输出确定所述硬盘在所述指定使用时间的健康度获。本申请实施例提供的硬盘健康度评估方法通过对多个模型的输出进行融合，得到稳定且准确的健康度指标。
本发明授权一种硬盘健康评估方法和存储设备在权利要求书中公布了：1.一种硬盘健康评估方法，其特征在于，所述方法由存储设备执行，包括： 获取硬盘在指定使用时间的与健康度相关的多个指标的数据； 将所述数据输入多个不同的模型；所述多个模型的数量为三个，所述三个模型所采用的异常检测算法分别为孤立森林算法、局部异常因子算法和K均值聚类算法；所述孤立森林算法用于训练iforest异常检测模型，所述iforest异常检测模型用于确定所述数据在孤立森林模型中的层高期望值；所述层高期望值越小，所述硬盘的异常度越高；所述局部异常因子算法用于训练LOF异常检测模型，所述LOF异常检测模型用于计算所述数据的LOF分数；所述LOF分数大于1表征所述硬盘的异常度较高，所述LOF分数小于或等于1表征所述硬盘的异常度较低；所述K均值聚类算法用于训练K均值异常检测模型，所述K均值异常检测模型用于计算所述数据与质心点之间的距离，所述距离越大，所述硬盘的异常度越高；所述质心点是通过聚类算法对多个样本进行聚类得到的；所述多个模型的优缺点互补； 根据所述多个模型的输出确定所述硬盘在所述指定使用时间的健康度，以均衡各个模型的缺点，得到硬盘的健康度相对于时间的变化曲线。
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