导读:本文包含了软件衰退论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:小波分析,神经网络,软件衰退
软件衰退论文文献综述
杨明莉[1]（2016）在《基于小波分析和神经网络的软件衰退预测》一文中研究指出目前,计算技术已经取得了突破性的进展。计算机系统趋于成熟的同时,其复杂性也有所提高,产生了很多的系统问题。因此,必须对软件应用的规律进行探索,以促进计算机软件的可用性。(本文来源于《通讯世界》期刊2016年03期）
赖建成[2]（2015）在《台湾电脑及其周边设备、软件批售业:平板热潮衰退 PC产业再起新气象》一文中研究指出智能手机市场快速发展,人们不再以电脑为主要资讯来源,因此近年来个人电脑(PC)、笔记本电脑(NB)市场出货量均略降。但在2014年微软淘汰XP操作系统掀起换机潮、平板电脑热潮逐渐衰退及业者纷纷改变经营策略等因素共同影响下,个人电脑产业似乎又重见曙光。(本文来源于《海峡科技与产业》期刊2015年01期）
李学逢[3]（2014）在《Xen虚拟机环境下的软件衰退研究》一文中研究指出Xen是一种被广泛应用的虚拟化软件平台,具备出色的隔离特性。隔离特性是通过引入VMM层实现的,Xen是VMM的一种具体的实现载体。由于本文的研究涉及到修改VMM的源代码,而Xen开放源代码的特性恰好为本文的衰退分析研究提供了实证基础,因此本文采用Xen作为虚拟化系统的研究载体。在分析了国内外软件衰退的研究现状的基础上,论文指出现有的两大研究方向分别是基于理论模型和基于测量的方式。前者的主要思想是：借助马尔科夫过程,Petri网等数学工具刻画系统运行时状态变迁的模型,并应用数学方法求解最优自愈时间间隔,适用于具有静态衰退剖面的场景。而后者的主要思想是：持续的监测系统运行时的表征性能参数,分析系统当前所处的性能状态,并综合考虑目前的实时负载等因素确定最优自愈时刻。通常利用数据挖掘和人工智能方法建模分析,适用于具有可变衰退剖面的场景。基于上述背景分析,我们首先针对Xen虚拟化系统,进行系统监测,设计并实现了一种系统监测工具,负责从VMM层采集运行时的VMM和VM资源使用状态信息,以及主要系统功能部件的活动信息；在采集数据的基础上,研究衰退分析方法,并设计了衰退分析系统,提出的衰退分析方法考虑了不同的负载特征对于衰退预测和识别准确性的影响,建立了负载模型用于区分不同负载模式,应用主成分分析方法对于资源使用信息进行深入分析,识别导致衰退的关键参数,进一步地,研究了改进的马尔科夫和人工神经网络相结合的衰退预测方法识别和预测软件衰退；结合负载模型和衰退预测方法,提出了一种自适应的衰退分析方法,并进行了系统验证。(本文来源于《南京理工大学》期刊2014-01-01）
张海华[4]（2013）在《软件衰退预测系统设计与实现》一文中研究指出现在,软件衰退是很普遍的现象,研究人员对软件系统进行测量研究,得出主要原因是系统资源的耗尽,本文采用软件性能恢复检测工具,为上层应用提供数据,制定合适的恢复策略,来提高系统可靠性。本文主要做了以下工作：(1)研究相关技术,找出适合本文的采集技术,使用/proc虚拟文件系统获取资源耗费数据,选用自回归滑动平均模型方法进行预测,这里预测的对象不是直接选取性能数据,而是采用分形分析方法预处理过的Holder指数。(2)分析衰退预测系统的需求,配置采集环境,进行数据采集、数据合并、数据传输等策略,并对系统性能参数特点的进行定性分析,对Holder指数序列进行定量预测；设计系统功能模块实现对节点检测了解资源的消耗情况,分析采集的数据,并使用数据库将采集的数据存储起来。研究资源数据的分形特性,将求得的多维Holder指数时间序列,作为历史观测值,研究其自相关性和偏自相关性,对预测的时间序列建立合适的模型。(3)根据实际需要,设置合适的采集参数,了解Socket通信,并建立客户机与服务器的通信规则,通过对多重分形谱和多维指数的预测实现衰退预测模块。(本文来源于《南京理工大学》期刊2013-04-01）
朱小川[5]（2012）在《小波支持向量机在软件衰退预测的应用研究》一文中研究指出研究软件衰退问题,软件衰退数据存在大量噪声,传统预测方法难以消除噪声,预测精度低。为提高软件衰退预测精度,提出一种小波支持向量机的软件衰退预测方法。首先对收集软件衰退预测数据进行归一化处理,而后采用小波分析对数据进行分解,分解成多信尺度,而后采用支持向量机对软件衰退数据各个尺度系数分别进行预测,最后采用小波分析对各尺度系数预测结果进行重构,得到软件衰退预测的最终结果。仿真结果表明,相对传统预测方法,小波支持向量机提高了软件衰退预测精度,能够很好地预测软件衰退趋势。(本文来源于《计算机仿真》期刊2012年03期）
徐建,许满武,严悍,李千目[6]（2010）在《一种基于多重分形的软件衰退分析方法》一文中研究指出为了提高软件衰退预测的精度,采用了多重分形分析方法,以系统资源参数时间序列为研究对象,提出了一种定性和定量相结合的分析方法,用以研究其波动规律。定性分析阶段,借鉴分形理论分析影响软件性能的系统资源参数,揭示参数的波动具有分形特性;且其多重分形谱特征能刻画系统运行过程中随时间变化的情况。定量预测阶段,提出了一种多维的Hlder指数计算方法,用于计算多个资源参数序列的Hlder指数,并采用自回归移动平均模型(ARMA)预测Hlder指数。最后进行了实证分析,结果表明,该方法具有较好的定性分析和定量预测能力。(本文来源于《计算机科学》期刊2010年08期）
林已杰[7]（2010）在《一种基于马尔科夫和神经网络的软件衰退预测方法研究》一文中研究指出软件衰退是指一个长时间持续运行的软件系统会发生状态退化和性能降低,最终导致系统崩溃。随着计算机技术的不断发展,软件在计算机系统中所占的比重越来越大,软件衰退因素已经成为制约系统可靠性的重要因素。研究和实践表明,长期运行的软件系统,不可避免的会出现老化衰退现象。为了减小软件衰退带来的危害,提出了相应的软件衰退的预测、抗衰方法。目前用于软件衰退预测有两种最基本的策略：基于时间的策略和基于测量的策略。本文针对软件衰退的预测问题,提出了一种基于时间和测量即马尔科夫和神经网络结合的嵌套的预测方法。这种方法弥补了仅使用BP神经网络(基于测量的策略)进行预测时由于不能反映数据的变化趋势,所导致预测结果的不准确性,为更准确的进行软件衰退的预测提供了有力依据。本文主要进行了以下工作：(1)介绍了马尔科夫和人工神经网络基础理论,提出了一种基于放大误差信号的改进BP神经网络,并用该神经网络预测未来系统的性能参数值。(2)提出了一种软件衰退状态判定的方法,对系统性能阈值、系统状态、系统状态划分的概念进行了描述。(3)提出了一种选取软件衰退衡量指标的方法,通过比较系统性能关键参数残差均值来确定需要测量的系统性能参数种类。(4)提出了一种基于马尔科夫和改进BP神经网络的软件衰退预测模型。利用改进的BP神经网络对收集的性能数据进行学习,提出了利用黄金分割法对收集到的数据状态进行划分的方法,并依靠马尔科夫模型计算出性能数据未来的值区间,预测出性能数据的值。(5)在Linux环境下进行实验,使用Nmon工具对服务器系统性能数据进行了收集。实验结果表明,使用本文方法能更准确的预测参数数值,这为更准确的进行软件衰退预测提供了有力依据。(本文来源于《西南大学》期刊2010-04-20）
林已杰,张为群,周敏,赖清[8]（2010）在《一种基于MM&MBPNN的软件衰退预测方法研究》一文中研究指出由于系统环境的恶化,运行中的软件系统不可避免地会出现衰退现象。针对该现象,提出了一种用基于放大误差信号的改进的BP神经网络(MBPNN)来表示软件状态的马尔科夫模型(MM),并通过此方法来预测软件衰退。此方法弥补了单纯使用马尔科夫方法时对软件衰退状态预测不够准确的缺点,为软件抗衰的实施提供了依据。仿真实验表明,这是一种有效可行的预测方法。(本文来源于《计算机科学》期刊2010年04期）
游建荣[9]（2009）在《虚拟化的机遇》一文中研究指出“知天命”的虚拟化 搞文字的人都喜欢玩文字游戏，相信肯定已经有人意识到，今年距“虚拟化”被提出整整50年了。1959年，Christopher Strachey发表了一篇学术报告，名为《大型高速计算机中的时间共享》(Time Sharing in(本文来源于《计算机世界》期刊2009-01-19）
沈建苗[10]（2009）在《面对经济衰退巧妙削减软件成本》一文中研究指出IDC预计，2009年IT开支在全球范围仅会增长2.6%，在美国境内的增幅更是不到1%。Gartner公司也显得很悲观，他们预测2009年全球IT开支增长率只有2.3%。要是考虑到预期的通货膨胀，2009年许多CIO实际支配的IT预算数额可能会更少。(本文来源于《计算机世界》期刊2009-01-12）
软件衰退论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
智能手机市场快速发展,人们不再以电脑为主要资讯来源,因此近年来个人电脑(PC)、笔记本电脑(NB)市场出货量均略降。但在2014年微软淘汰XP操作系统掀起换机潮、平板电脑热潮逐渐衰退及业者纷纷改变经营策略等因素共同影响下,个人电脑产业似乎又重见曙光。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
软件衰退论文参考文献
[1].杨明莉.基于小波分析和神经网络的软件衰退预测[J].通讯世界.2016
[2].赖建成.台湾电脑及其周边设备、软件批售业:平板热潮衰退PC产业再起新气象[J].海峡科技与产业.2015
[3].李学逢.Xen虚拟机环境下的软件衰退研究[D].南京理工大学.2014
[4].张海华.软件衰退预测系统设计与实现[D].南京理工大学.2013
[5].朱小川.小波支持向量机在软件衰退预测的应用研究[J].计算机仿真.2012
[6].徐建,许满武,严悍,李千目.一种基于多重分形的软件衰退分析方法[J].计算机科学.2010
[7].林已杰.一种基于马尔科夫和神经网络的软件衰退预测方法研究[D].西南大学.2010
[8].林已杰,张为群,周敏,赖清.一种基于MM&MBPNN的软件衰退预测方法研究[J].计算机科学.2010
[9].游建荣.虚拟化的机遇[N].计算机世界.2009
[10].沈建苗.面对经济衰退巧妙削减软件成本[N].计算机世界.2009