摘要
本发明公开了一种基于物联网的计算机实验室智能检测装置,其包括:数据收集模块;数据预处理模块;预测与决策模块;自适应资源调度模块;执行与反馈模块;用于持续优化预测精度和资源分配策略的学习循环,通过CNN用于识别设备图像中的异常模式,能够提前预测设备的潜在故障,从而采取预防性维护措施,确保设备处于良好状态。通过RNN用于捕捉设备运行数据中的时间序列特征,可以识别设备运行状态的趋势变化,进一步提高设备状态预测的准确性。通过自适应资源调度确保资源能够根据实验室的实际需求灵活分配,提高整体资源利用率,延长设备的使用寿命,减少因设备故障导致的延误。降低了设备维护的成本。
技术关键词
计算机实验室
智能检测装置
设备状态预测
子模块
RNN模型
资源分配策略
梯度下降法
资源预留
历史运行数据
深度学习模型
时间序列特征
识别设备运行状态
数据收集模块
深度学习算法
决策
捕捉设备