[發明專利]一種檢測服務器網卡的方法、系統、設備及介質

有效

• 申請號: 202010132160.7
• 申請日: 2020-02-29
• 公開（公告）號: CN111367773B
• 公開（公告）日: 2023-01-10
• 發明（設計）人: 申亞博
• 申請（專利權）人: 蘇州浪潮智能科技有限公司
• 主分類號: G06F11/32
• 分類號: G06F11/32;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京連和連知識產權代理有限公司 11278
• 代理人: 張濤

1.一種檢測服務器網卡的方法，其特征在于，包括以下步驟：

選取服務器網卡檢測的標準樣本，將所述標準樣本中的歷史信號特征值和所述歷史信號特征值對應的檢測結果作為訓練集；

將所述訓練集輸入至BP神經網絡進行訓練，得到BP神經網絡檢測模型；

采集每個服務器網卡卡槽中的金屬端子的信號，生成預定頻率的檢測信號并將所述檢測信號發送至所述BP神經網絡檢測模型以進行檢測；以及

基于每個服務器網卡的標識碼顯示對應的檢測結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述訓練集輸入至BP神經網絡進行訓練，得到BP神經網絡檢測模型包括：

初始化神經網絡，對每個神經元的第一值和第二值賦予隨機值；

基于所述訓練集得到輸出層的誤差，并基于所述輸出層的誤差通過反向傳播得到每一層的每個神經元的誤差；以及

基于所述神經元的誤差對所述第一值和所述第二值進行更新。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述訓練集得到輸出層的誤差包括：

輸入所述訓練集并進行正向傳播得到輸出層各個神經元的輸出值，并基于所述輸出值得到所述輸出層的誤差。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述神經元的誤差對所述第一值和所述第二值進行更新包括：

基于每一層對誤差影響的貢獻率對每一層的神經元的誤差分配不同的權重。

5.一種檢測服務器網卡的系統，其特征在于，包括：

選擇模塊，配置用于選取服務器網卡檢測的標準樣本，將所述標準樣本中的歷史信號特征值和所述歷史信號特征值對應的檢測結果作為訓練集；

訓練模塊，配置用于將所述訓練集輸入至BP神經網絡進行訓練，得到BP神經網絡檢測模型；

檢測模塊，配置用于采集每個服務器網卡卡槽中的金屬端子的信號，生成預定頻率的檢測信號并將所述檢測信號發送至所述BP神經網絡檢測模型以進行檢測；以及

顯示模塊，配置用于基于每個服務器網卡的標識碼顯示對應的檢測結果。

6.根據權利要求5所述的系統，其特征在于，所述訓練模塊還配置用于：

初始化神經網絡，對每個神經元的第一值和第二值賦予隨機值；

基于所述訓練集得到輸出層的誤差，并基于所述輸出層的誤差通過反向傳播得到每一層的每個神經元的誤差；以及

基于所述神經元的誤差對所述第一值和所述第二值進行更新。

7.根據權利要求6所述的系統，其特征在于，所述訓練模塊還配置用于：

輸入所述訓練集并進行正向傳播得到輸出層各個神經元的輸出值，并基于所述輸出值得到所述輸出層的誤差。

8.根據權利要求6所述的系統，其特征在于，所述訓練模塊還配置用于：

基于每一層對誤差影響的貢獻率對每一層的神經元的誤差分配不同的權重。

9.一種計算機設備，其特征在于，包括：

至少一個處理器；以及

存儲器，所述存儲器存儲有可在所述處理器上運行的計算機指令，所述指令由所述處理器執行時實現權利要求1-4任意一項所述方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1-4任意一項所述方法的步驟。