高性能计算机失效数据的非线性关联聚类与预测方法

本文主要探讨了"非线性相关的失效数据联合聚类分析与预测"这一主题，针对高性能计算机系统中大规模的失效数据处理问题，作者提出了基于信息论的创新方法。研究的核心是利用非线性相关性这一关键特性来识别和组织失效数据对象，以便于进行更有效的分析和预测。 首先，文章强调了在失效数据分析中引入联合聚类思想的重要性，这种思想能够同时考虑多个特征之间的复杂关系，而非仅仅依赖线性关联。失效特征非线性相关性被用来对失效数据进行分类，这是一种突破传统的线性模型，适应了实际应用中数据复杂性的需求。 作者定义了失效特征标签，这些标签作为衡量相似性的工具，用于指导聚类过程。他们提出的算法以互信息熵作为相似性度量，这是一种量化信息共享程度的方法，能够有效地捕捉数据间的非线性关联。理论部分深入讨论了该算法的收敛性和局部最优性，确保了算法在实际应用中的稳定性和效率。 通过实验结果，作者证明了这种非线性相关失效数据联合聚类算法在大规模失效数据处理中的优越性能，它成功地将非线性相关的失效数据对象聚类在一起，从而为失效预测提供了有力支持。实验结果验证了这种方法的有效性和实用性，这对于提高计算机系统的可靠性和维护效率具有重要意义。 本文的贡献在于提供了一种新的失效数据分析和预测框架，特别是在处理非线性相关数据时，它展现了显著的优势。这不仅对高性能计算机系统故障管理有直接影响，也为其他领域的复杂数据聚类和预测提供了有价值的技术参考。关键词包括失效分析、失效预测、非线性相关性和联合聚类，这些关键词揭示了文章的主要关注点和研究焦点。