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基于数据挖掘技术的故障测试与诊断方法研究的中期报告
一、研究背景及意义
随着计算机系统越来越复杂，硬件、软件及其他人工因素等各种故障种类多，频率高，通常需要一定的时间和多种手段才能彻底解决。在这样的背景下，如何快速、准确地检测、诊断故障将极大提高计算机系统的可靠性和稳定性。
数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关系、异常和知识的过程，具有挖掘数据的潜在信息和结构的能力。同时，数据挖掘技术已经被广泛地应用于诊断、预测等领域。因此，将数据挖掘技术应用于计算机系统的故障诊断领域，既有重要的理论研究价值，又有很高的实用价值。
二、研究目的
本研究旨在利用数据挖掘技术，研究计算机系统故障测试与诊断方法，提高计算机系统的可靠性和稳定性，同时提高计算机系统的智能化水平。
三、研究内容与方案
1.故障数据集的收集与预处理
本研究将收集一定量的计算机系统故障数据集，并对其进行预处理、清洗和挖掘。预处理包括数据的采集、去重、过滤、清洗、融合等。
2.故障预测与诊断模型的建立
本研究将采用一些常见的数据挖掘技术，包括聚类、分类、回归、关联规则挖掘等，建立计算机系统故障预测与诊断模型。具体地，本研究将建立基于神经网络的故障预测模型和基于关联规则挖掘的故障诊断模型。
3.模型效果评估
本研究将采用交叉验证、ROC曲线、准确率、召回率等指标来评估模型的效果，并与基于传统方法的故障预测与诊断模型进行比较。
四、研究进展与成果
本研究已经完成了故障数据集的收集、预处理和清洗工作，同时已经进行了一些实验和验证，取得了初步的成果。具体地，本研究已经完成了基于神经网络的故障预测模型的建立，并进行了主要的实验和验证。结果表明，所建立的模型具有较高的预测精度和稳定性。
五、存在问题
尽管本研究取得了一定的成功，但依然存在一些问题和不足。例如，所建立的模型仍然存在一定的误差和偏差，并且模型的可解释性和效率还需要进一步提高。
六、下一步工作
下一步，本研究将进一步完善所建立的故障预测与诊断模型，并进行更深入的实验和验证。同时，本研究将进一步提高模型的解释性和效率，以更好地满足计算机系统故障测试与诊断的需求。