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CNN-BiLSTM-Attention模型在大规模计算系统故障预测的应用研究

员民 裴向东 乔钢柱 王莲

计算机与数字工程2023，Vol.51Issue(2)：314-319,422,7.
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计算机与数字工程2023，Vol.51Issue(2)：314-319,422,7.DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2023.02.008

CNN-BiLSTM-Attention模型在大规模计算系统故障预测的应用研究

Application Research of CNN-BiLSTM-Attention Model in Fault Prediction of Large-scale Computing System

员民 1裴向东 2乔钢柱 3王莲2

作者信息

  • 1. 太原科技大学计算机科学与技术学院 太原 030024||山西超级计算中心 吕梁 033000
  • 2. 山西超级计算中心 吕梁 033000
  • 3. 太原科技大学计算机科学与技术学院 太原 030024
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摘要

关键词

大规模计算系统/故障预测/HDBSCAN/CNN/BiLSTM/注意力机制

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

员民,裴向东,乔钢柱,王莲..CNN-BiLSTM-Attention模型在大规模计算系统故障预测的应用研究[J].计算机与数字工程,2023,51(2):314-319,422,7.

基金项目

国家自然科学基金项目(编号:72071183) （编号:72071183）

中国高校产学研创新基金项目(编号:2019ITA0cxy0023)资助. （编号:2019ITA0cxy0023）

计算机与数字工程

OACSTPCD

1672-9722

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