軟件老化分析與抗衰研究

第1章 緒論
1.1 研究目的和意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
1.3 軟件老化和抗衰研究的必要性
1.4 軟件老化和抗衰研究中存在的問題
1.5 本書主要內(nèi)容與創(chuàng)新點
第2章 基于ARIMA模型的軟件老化和抗衰分析框架
2.1 滑動窗口老化檢測算法
2.2 資源消耗預測的ARIMA過程
2.3 多門限值時間段抗衰算法
2.4 實驗驗證
2.5 小結(jié)
第3章 基于疊加模型的資源消耗預測方法
3.1 疊加模型方法
3.2 實驗驗證
3.3 小結(jié)
第4章 混合模型下的性能評估
4.1 相關方法
4.2 數(shù)據(jù)預處理
4.3 混合模型方法
4.4 實驗驗證
4.5 小結(jié)
第5章 基于機器學習算法的軟件老化預測框架
5.1 基于機器學習算法的軟件老化預測流程
5.2 實驗驗證
5.3 小結(jié)
第6章 負載參數(shù)與資源消耗參數(shù)相關性分析框架
6.1 負載參數(shù)與資源消耗參數(shù)相關性分析過程
6.2 實驗驗證
6.3 小結(jié)
第7章 分類預測錯誤的方差分析
7.1 方差分析步驟
7.2 實驗驗證
7.3 小結(jié)
第8章 時間序列數(shù)據(jù)的方差分析
8.1 方差分解方法
8.2 實驗
8.3 小結(jié)
第9章 基于嶺神經(jīng)網(wǎng)絡的老化預測
9.1 相關方法
9.2 嶺懲罰的神經(jīng)網(wǎng)絡方法
9.3 實驗
9.4 小結(jié)
第10章 基于深度信念網(wǎng)絡的軟件性能分析
10.1 相關方法
10.2 基于深度信念網(wǎng)絡的預測方法
10.3 實驗
10.4 小結(jié)
參考文獻