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1.
基于粗糙集和神经网络的供应链绩效预测研究   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
文章从知识发现和数据挖掘的角度,利用粗糙集和BP神经网络的理论和方法,建立了基于粗糙集和BP神经网络相结合的供应链绩效预测模型。并结合一个供应链绩效预测实例,首先对其基于平衡记分卡的指标体系进行了约简,然后将约简的评价指标输入到BP神经网络中进行智能训练,最后把预测的样本输入到训练好的BP网络中得出供应链绩效的预测值,预测结果与实际结果基本吻合。  相似文献
2.
一个网格服务工作流的动态调度算法*   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
针对服务网格环境中资源的动态性,提出了一种并行调度算法PGSWA(parallel grid service workflow scheduling),该算法引入了性能预测模型和并行就绪队列来预测下一段时间资源的性能并使得成员服务能够并行执行。实验证明,该算法能较好地缩短工作流的执行时间,提高工作流的执行性能。  相似文献
3.
Recently, with the improvement of Cloud systems technologies and the essential advantages they can provide such as availability, scalability, and costs saving; massive domains in the IT industry are directing their business to the Cloud. To fit the computing demands of this trend along with nowadays fluky applications (e.g. social networks, media contents), Cloud systems require rapid resource changes. As a result, the workload management in a virtualized environment becomes a complex task. In this paper we propose a new proactive workload management model for virtualized resources to inspect the workload behavior of the running Virtual Machines, and to assent an appropriate scheduling and resource consolidation schema in order to improve the system efficiency, utilization, and throughput. We have carried out our model by modifying Xen Cloud Platform, then we tested the model performance through different representative benchmarks. The results show that the Proactive model can decrease the average response time remarkably.  相似文献
4.
数据库性能预测具有可利用的历史数据较少和受外界不确定性因素影响较大的特点,传统的单一、静态预测模型很难满足生产实际的需要。本文重点介绍在高负载下,通过构建数据库动态预测组合模型,克服传统马尔科夫链方法的不足,可以有效预测在逻辑读剧增的情况下导致的SQL性能问题。建立灰色-马尔科夫链预测模型,预测随机时间序列数据的总体发展趋势,使用这些技术可以在Oracle数据库系统处于高负载状态下,对SQL语句执行情况做出准确的性能预测,迅速定位性能瓶颈,有效预防性能问题。  相似文献
5.
Web服务交互消息受到不可预知的网络环境的影响,因特网环境中的个体Web服务的性能表现与访问者的地域位置有关。于是,服务组合的性能则更加容易受到网络环境因素的影响。同时,服务组合的性能还会受到服务组合流程中不同的分支执行概率的影响。在这种情况下,服务组合建模只考虑组合本身,而不考虑网络环境因素和分支执行概率,这将会对模型的预测结果造成较大的偏差。为了能够真实地评估服务交互行为、网络环境与分支执行概率之间的关系,提出了一种基于广义随机Petri网的Web服务组合性能预测模型,该模型不仅引入了伙伴服务性能方面的因素,而且充分考虑了网络环境因素和分支执行概率,从而能够对被建模系统进行定性和定量分析,进而指导服务组合性能优化。  相似文献
6.
在灰色理论建模的基础上,通过采用预测的最新数据替代最老数据这种方式,建立了自适应灰色模型,并将其应用于路面使用性能预测。能够克服缺少历史数据的不足,同时,与以往的预测模型相比,更加准确,更加符合路面使用性能的变化规律。通过MATLAB编程实现,使得预测更加简便易行。  相似文献
7.
数据中心以可接受的成本承载着超大规模的互联网应用.数据中心的能源消耗直接影响着数据中心的一次性建造成本和长期维护成本,是数据中心总体持有成本的重要组成部分.现代的数据中心普遍采用DVFS(Dynamic Voltage Frequency Scaling,动态电压频率调节)来提升单节点的能耗表现.但是,DVFS这一类机制同时影响应用的能源消耗和性能,而这一问题尚未被深入探索.本文专注于DVFS机制对应用程序性能的影响,提出了一个分析模型用来量化地刻画应用程序的性能同处理器频率之间的关系,可以预测程序在任意频率下的性能.具体来说,依据执行时访问内存子系统资源的不同,本文把程序的指令为两部分:片上指令和片外指令,并分别独立建模.片上指令指仅需访问片上资源就可以完成执行的指令,其执行时间同处理器频率成线性关系;片外指令指需要访问主存的指令,其执行时间同处理器频率无关.通过上述划分和对每部分执行时间的分别建模,我们可以获得应用程序的执行时间同处理器频率之间的量化模型.我们使用两个不同的平台和SPEC 2006中的所有标准程序验证该模型,平均误差不超过1.34%.  相似文献
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