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針對云計算平臺的硬盤不可靠問題，提出基于帶過采樣的COG（ COC-OS）框架，利用硬盤自我監測分析和報告技術（ SMART）日志預測故障硬盤。首先采用DBScan或K-means聚類算法將無故障硬盤樣本劃分成多個不相交子集；再與故障硬盤樣本結合，采用少量樣本合成過采樣技術（ SMOTE）使整體樣本集趨于平衡；最后采用LIBSVM分類算法預測故障硬盤。調整參數，將COG-OS與SMOTE+支持向量機（SVM）的預測性能相比較，實驗結果表明該方法具有可行性。當采用K-means方法劃分無故障盤樣本，并采用徑向基函數（RBF）內核的LIBSVM方法預測故障盤時，cOc-Os改善了SMOTE+ SVM對故障硬盤的預測查全率和整體性能。
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