基于深度学习的硬件缺陷预测方法研究

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中文摘要：随着硬件系统的不断发展,硬件缺陷对系统性能和稳定性的影响日益显著.本文旨在探讨基于深度学习的硬件缺陷预测方法,以提高对硬件故障的预测能力.通过分析硬件缺陷的分类与特点,结合深度学习算法的优势,设计了一种有效的硬件缺陷预测模型.在实验阶段,构建了相应的数据集,并进行了详尽的实验设置和结果分析.本文的研究结果不仅为硬件缺陷预测提供了新的思路,也在理论和应用层面上具有重要的参考价值.

作者：

邓云帆

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作者单位：

桂林电子科技大学,广西南宁,530007

关键词：

深度学习硬件缺陷预测神经网络数据集实验分析

出版年：

2024

DOI：

10.19772/j.cnki.2096-4455.2024.3.024

电子元器件与信息技术

ISSN：

年,卷(期)：2024.8(3)

参考文献量10