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摘要：本发明实施例提供了一种基于时空融合因果神经网络模型的故障概率的确定方法及装置，其中，该方法包括：将预处理后的固态硬盘的运行数据以多通道的方式输入到所述时空信息融合模块，得到单通道的维度特征向量；将所述维度特征向量输入至所述因果神经网络模块，得到所述因果神经网络输出的原始预测结果；对所述原始预测结果进行后处理以将所述原始预测结果中的时间序列特征信息转换为所述固态硬盘的故障概率。通过本发明，解决了如何高效准确的确定固态硬盘的故障概率的技术问题。
主权项：1.一种基于时空融合因果神经网络模型的故障概率的确定方法，其特征在于，其中，所述时空融合因果神经网络模型至少包括时空信息融合模块和因果神经网络模块，所述时空融合因果神经网络模型是以历史运行数据为输入样本，以所述历史运行数据对应的故障结果为输出样本训练得到的，包括：将预处理后的固态硬盘的运行数据以多通道的方式输入到所述时空信息融合模块，得到单通道的维度特征向量；将所述维度特征向量输入至所述因果神经网络模块，得到所述因果神经网络输出的原始预测结果；对所述原始预测结果进行后处理以将所述原始预测结果中的时间序列特征信息转换为所述固态硬盘的故障概率。
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百度查询： 山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司 基于时空融合因果神经网络模型的故障概率的确定方法及装置
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