| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究背景与意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·云计算及服务等级协议（SLA） | 第14-15页 |
| ·弹性扩展机制 | 第15-16页 |
| ·云平台上应用系统的扩展操作 | 第16-17页 |
| ·web 系统各层的资源消耗特征 | 第17页 |
| ·研究内容 | 第17-19页 |
| ·论文组织结构 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 弹性扩展方法分析 | 第20-28页 |
| ·扩展操作需要考虑的问题 | 第20-23页 |
| ·web 系统架构的演化 | 第20-21页 |
| ·web 系统中各层资源消耗特征的差异 | 第21-22页 |
| ·web 系统中各层扩展性的差异 | 第22-23页 |
| ·基于控制论调配资源 | 第23-24页 |
| ·基于队列理论调配资源 | 第24-25页 |
| ·基于机器学习调配资源 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于神经网络的弹性扩展规则生成和优化 | 第28-41页 |
| ·弹性扩展规则生成的理论基础 | 第28-29页 |
| ·问题定义及形式化 | 第29-31页 |
| ·借助神经网络建模系统 | 第31-34页 |
| ·神经网络简介 | 第31-33页 |
| ·神经网络的训练学习机制 | 第33-34页 |
| ·神经网络的设计 | 第34-37页 |
| ·输入和输出层的确定 | 第35页 |
| ·隐藏层及神经元数目的确定 | 第35页 |
| ·神经元传递函数的选择和网络结构的确定 | 第35-37页 |
| ·神经网络模型的具体化 | 第37-39页 |
| ·网络模型实例化 | 第37页 |
| ·网络的收敛及局部最优问题的分析 | 第37-38页 |
| ·训练样本的生成 | 第38-39页 |
| ·弹性扩展规则的优化过程 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 系统设计与实现 | 第41-47页 |
| ·相关构件设计 | 第41-43页 |
| ·神经网络训练器和监控构件 | 第41-42页 |
| ·规则生成构件和扩展规则执行器 | 第42页 |
| ·训练样本管理器 | 第42-43页 |
| ·基于 Matlab 训练神经网络 | 第43-46页 |
| ·Matlab Neural Network Toolbox 简介 | 第43-44页 |
| ·Matlab 训练神经网络的过程 | 第44-45页 |
| ·Java 与 Matlab 的交互 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 实验验证 | 第47-60页 |
| ·实验准备 | 第47-50页 |
| ·实验环境 | 第47-48页 |
| ·实验方法描述 | 第48-49页 |
| ·实验过程 | 第49-50页 |
| ·实验结果 | 第50-59页 |
| ·生成动态扩展规则 | 第50-52页 |
| ·扩展规则的效用性验证 | 第52-57页 |
| ·扩展规则的优化 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·全文总结 | 第60-61页 |
| ·研究展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第67页 |