一种硬盘故障预测的非监督对抗学习方法

作     者：姜少彬 杜春 陈浩 李军 伍江江 JIANG Shaobin;DU Chun;CHEN Hao;LI Jun;WU Jiangjiang

作者机构：国防科技大学电子科学学院湖南长沙410073 

出 版 物：《西安电子科技大学学报》 (Journal of Xidian University)

年 卷 期：2020年第47卷第2期

页      面：118-125页

核心收录：

学科分类：0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61806211 41871284)。 

主　　题：异常检测 硬盘故障预测 生成式对抗网络 非监督学习 

摘      要：为解决传统监督学习方法在不均衡数据集异常检测上易出现过拟合的问题,提出一种非监督对抗学习方法用于硬盘故障预测。该方法使用长短期记忆神经网络和全连接层设计了一种可进行二次编码的自编码器,只需使用正常样本进行训练,通过减小样本重构误差和潜在向量之间的距离,使模型学习正常样本的数据分布,从而提高了模型的泛化能力。模型中还引入生成式对抗网络增强非监督学习的效果。在多个数据集上的对比实验显示,该方法对异常样本的召回率和精确度都高于传统的监督学习和半监督学习分类器,泛化能力更强。所以,该非监督对抗学习方法在硬盘故障预测上是有效的。