基于在线机器学习的高性能计算机故障预测技术研究.pdf

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1、分类号TP181学号14063059UDC密级公开工程硕士学位论文基于在线机器学习的高性能计算机故障预测技术研究硕士生姓名孙勤工程领域计算机技术研究方向机器学习指导教师蒋艳凰副研究员国防科学技术大学研究生院二〇一七年一月论文书脊（此页只是书脊样式，学位论文不需要印刷本页。）基于在线机器学习的高性能计算机故障预测技术研究研究生院国防科学技术大学ResearchonFailurePredictionofSupercomputersBasedonOnlineMachineLearningCandidate

2、：SunQinAdvisor：Prof.JiangYanhuangAthesisSubmittedinpartialfulfillmentoftherequirementsfortheprofessionaldegreeofMasterofEngineeringinComputerTechnologyGraduateSchoolofNationalUniversityofDefenseTechnologyChangsha，Hunan，P.R.ChinaJanuary，2017国防科学技术大学研究生院

3、工程硕士学位论文目录摘要.................................................................................................................iABSTRACT........................................................................................................iii第一章绪论......

4、..............................................................................................11.1研究背景和意义...............................................................................................11.2国内外研究现状.........................................

5、......................................................21.3本文工作及组织结构.......................................................................................3第二章在线故障预测研究相关技术..................................................................62.1高性能计算机在线故障预测

6、概念与模型.......................................................62.2机器学习中的数据分类与预测.......................................................................72.2.1数据分类与预测原理............................................................................72.2.2常用的分类算法

7、....................................................................................82.3特征选择相关技术介绍.................................................................................122.3.1特征选择和特征提取的区别......................................................

8、........122.3.2特征选择的一般过程..........................................................................132.3.3常用的特征选择方法..........................................................................162.4集成式数据流分类相关技术介绍.............................