基于深度学习的微机室计算机硬件故障检测及维护方法  

作　　者：罗兴华 

机构地区：[1]六盘水职业技术学院,贵州六盘水553001

出　　处：《信息记录材料》2024年第12期224-226,共3页Information Recording Materials

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。

关 键 词：微机室 计算机硬件维护 深度学习 门控循环单元(GRU) 

分 类 号：TM507[电气工程—电器]