ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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【摘要】针对传统微机室计算机硬件故障检测与维护效率低、准确性差的问题，提出了一种基于深度学习的故障检测及维护方法。 该方法综合利用多源异构数据，构建了以门控循环单元（ｇａｔｅｄ ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ ｕｎｉｔ，ＧＲＵ）为核心的故障检测模型和维护策略优化模型，实现了故障的早期预警和智能化维护决策。 通过案例研究表明，本文方法在故障检测准确率、误报率、响应时间和修复时间等方面显著优于传统方法，证明了其有效性和实用价值。
