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基于机器学习的内存故障预测和自动修复发明方法及系统 

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申请/专利权人:天固信息安全系统(深圳)有限公司

摘要:本发明涉及一种基于机器学习的内存故障预测和自动修复方法及系统,包括采集内存运行数据,并对所述内存运行数据进行预处理获取目标运行数据;将所述目标运行数据输入预设故障预测模型以输出内存故障类型及修复脚本,所述预设故障预测模型包括利用TF算法对所述历史内存故障数据进行分析获取训练样本数据,将所述训练样本数据输入初始机器学习模型进行训练以构建预设故障预测模型,所述初始机器学习模型采用EGB算法;接收执行所述修复脚本的第一指令并执行所述修复脚本。采用本申请实施例,可自主生成并执行修复脚本,提高终端设备的自主可靠性。

主权项:1.一种基于机器学习的内存故障预测和自动修复方法,其特征在于,所述方法包括:采集内存运行数据,并对所述内存运行数据进行预处理获取目标运行数据;将所述目标运行数据输入预设故障预测模型以输出内存故障类型及修复脚本,所述预设故障预测模型包括利用TF算法对所述历史内存故障数据进行分析获取训练样本数据,将所述训练样本数据输入初始机器学习模型进行训练以构建预设故障预测模型,所述初始机器学习模型采用EGB算法,所述TF算法为Transformer算法,所述EGB算法为ExtremeGradientBoosting算法;接收执行所述修复脚本的第一指令并执行所述修复脚本。

全文数据:

权利要求:

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