軟件衰退預(yù)測(cè)算法的研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、本文圍繞基于測(cè)量的軟件抗衰策略，結(jié)合小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)定期監(jiān)測(cè)和收集到的系統(tǒng)性能參數(shù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)資源消耗和軟件衰退的趨勢(shì)。 對(duì)于數(shù)據(jù)預(yù)處理，研究了基于小波的數(shù)據(jù)降噪方法，對(duì)閾值降噪函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)，其中閾值的選取采用了基于梯度的自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法，實(shí)驗(yàn)表明該降噪方法具有較好的降噪性能，在去除噪聲的同時(shí)保證了重構(gòu)信號(hào)的精度。 對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，首先采用小波分解算法，將數(shù)據(jù)分解到各個(gè)尺度層次，然后構(gòu)建了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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