基于神经网络的主机运行维护策略研究文献综述

随着信息技术的快速发展，主机作为承载核心业务的关键设备，其运行维护的效率和质量直接关系到整个系统的稳定性和可靠性。

传统的基于人工经验和规则库的主机运维方式已难以满足日益增长的需求，而神经网络技术的出现为解决这一难题提供了新的思路。

本文首先介绍了主机运行维护和神经网络的基本概念，接着对国内外相关研究现状进行了详细梳理，并重点分析了几种主要的神经网络模型在主机运行维护中的应用，最后总结了现有研究的不足，并对未来的研究方向进行了展望。

关键词：主机运维；神经网络；深度学习；异常检测；性能优化

1.1主机运行维护主机运行维护是指为保证主机系统持续稳定运行而进行的一系列技术活动，包括硬件维护、软件维护、数据维护、安全维护等方面。

其主要目标是预防和及时解决主机系统故障，保障业务连续性，提升系统性能和安全性。

1.2神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型，由大量的人工神经元联结而成。

它具有强大的学习能力和非线性映射能力，能够从海量数据中自动学习特征，并进行预测和决策。

1.3深度学习深度学习是机器学习的一个分支，其核心是构建具有多层神经网络的模型，通过学习数据的多层抽象表示来解决复杂问题。

深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。