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龙图腾网获悉中电长城科技有限公司申请的专利一种基于多任务学习的硬盘故障预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119759282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411881313.2，技术领域涉及：G06F3/06；该发明授权一种基于多任务学习的硬盘故障预测方法及系统是由邝金山;陈小玲;周庆飞设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务学习的硬盘故障预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多任务学习的硬盘故障预测方法及系统，方法包括：获取多个硬盘的硬盘信息，根据硬盘信息得到训练样本集；基于表征学习网络和度量学习网络，通过训练样本集训练得到分类和回归双任务硬盘故障预测模型；当需要对目标硬盘进行故障预测时，以目标硬盘的硬盘信息作为待预测样本，将待预测样本与训练样本集中的训练样本形成样本输入对；将样本输入对输入分类和回归双任务硬盘故障预测模型，得到目标硬盘的故障预测结果。结合了表征学习网络和度量学习网络，表征学习网络通过学习硬盘的表征特征，以便更好地捕获潜在故障迹象，利用度量学习网络学习度量同厂商、同型号硬盘之间的相似性和差异性，更准确地预测硬盘故障的风险。

本发明授权一种基于多任务学习的硬盘故障预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习的硬盘故障预测方法，其特征在于，包括： 获取多个硬盘的硬盘信息，根据所述硬盘信息得到训练样本集； 基于表征学习网络和度量学习网络，通过所述训练样本集训练得到分类和回归双任务硬盘故障预测模型； 当需要对目标硬盘进行故障预测时，以所述目标硬盘的硬盘信息作为待预测样本，将所述待预测样本与所述训练样本集中的训练样本形成样本输入对； 将所述样本输入对输入所述分类和回归双任务硬盘故障预测模型，得到所述目标硬盘的故障预测结果； 所述基于表征学习网络和度量学习网络，通过所述训练样本集训练得到分类和回归双任务硬盘故障预测模型，包括： 采用表征学习网络捕获所述训练样本集中所有训练样本的硬盘通用信息，所述硬盘通用信息包括硬盘厂商信息、硬盘型号信息及硬盘故障信息； 将所述硬盘故障信息作为标签进行二分类，训练得到故障分类任务模型； 基于三元组的样本搜索策略和所述硬盘通用信息，对所有的训练样本进行三元组学习，构造得到训练样本池； 采用度量学习网络对所述训练样本池进行度量学习，并对三元组损失进行优化，训练得到故障回归任务模型； 基于所述故障分类任务模型和所述故障回归任务模型，构建得到分类和回归双任务硬盘故障预测模型。

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