【摘要】文章提出一种基于神经网络模型的机房IT设备故障在线诊断的方法。IT设备的主要特征向量作为故障的主成分，通过对IT设备的故障样本和正常运行的样本数据进行不断学习和训练，将IT设备的故障与模型的连接权值和阀值的形式表现出来，当对故障诊断有一定的要求时，通过不断调节阀值就可获得精确的故障诊断结果。仿真实验结果表明，文章算法能够提高机房IT设备故障诊断的准确率和速度，效果令人满意。
【关键词】
《科技创新与应用》 2015-10-29
《科技创新与应用》 2015-10-29
《辽宁师范大学学报（社会科学版）》 2015-10-29
《辽宁师范大学学报（社会科学版）》 2015-10-29
《科技创新与应用》 2015-10-30
《科技创新与应用》 2015-10-29
《科技创新与应用》 2015-10-29
《中草药》 2015-10-29
010-56259535
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