计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2010年
8期
2024-2028
,共5页
应用服务器%软件老化%软件可靠性%粗糙小波网络%遗传算法
應用服務器%軟件老化%軟件可靠性%粗糙小波網絡%遺傳算法
응용복무기%연건노화%연건가고성%조조소파망락%유전산법
针对应用服务器系统中存在的软件老化现象,监测系统资源消耗的性能参数,采用粗糙小波网络建立系统老化预测模型.该模型首先采用信息熵约简方法化简系统性能参数,从而确定粗糙小波网络的输入变量;然后采用自适应遗传算法对网络结构和参数进行优化.最后通过实验表明,该模型比传统的神经网络和小波网络模型具有更高的预测精度及更好的收敛性能.
針對應用服務器繫統中存在的軟件老化現象,鑑測繫統資源消耗的性能參數,採用粗糙小波網絡建立繫統老化預測模型.該模型首先採用信息熵約簡方法化簡繫統性能參數,從而確定粗糙小波網絡的輸入變量;然後採用自適應遺傳算法對網絡結構和參數進行優化.最後通過實驗錶明,該模型比傳統的神經網絡和小波網絡模型具有更高的預測精度及更好的收斂性能.
침대응용복무기계통중존재적연건노화현상,감측계통자원소모적성능삼수,채용조조소파망락건립계통노화예측모형.해모형수선채용신식적약간방법화간계통성능삼수,종이학정조조소파망락적수입변량;연후채용자괄응유전산법대망락결구화삼수진행우화.최후통과실험표명,해모형비전통적신경망락화소파망락모형구유경고적예측정도급경호적수렴성능.
