基于脉冲神经膜计算模型的存储集群故障诊断方法及系统

本申请提供了基于脉冲神经膜计算模型的存储集群故障诊断方法及系统，从存储集群的监控系统中采集包含静态数据和动态数据的运行指标，利用构建并训练脉冲神经膜计算模型，为预处理后的每个运行指标定义一个神经元，并根据采集数据初始化每个神经元的初始状态值；通过训练好的脉冲神经膜计算模型，利用脉冲信号传播和模糊推理进行状态更新与推理，根据神经元的状态值判断故障，当某个神经元的状态值超过设定的故障阈值时，认为指标出现故障或潜在故障，通过多个神经元的状态结合识别存储集群中的具体故障类型。本发明实现分布式存储系统的高效故障诊断。