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服务计算环境下QoS敏感的系统自适应方法

主要创新点第6-9页
表目录第9-10页
图目录第10-11页
中文摘要第11-13页
ABSTRACT第13-14页
第一章 绪论第15-30页
    1.1 研究背景第15-26页
        1.1.1 软件自适应系统概述第15-20页
        1.1.2 服务计算概述第20-26页
    1.2 关键问题分析第26-27页
    1.3 主要工作内容及研究体系第27-28页
    1.4 论文的组织结构第28-30页
第二章 相关研究第30-35页
    2.1 引言第30-31页
    2.2 软件系统自适应框架的研究第31-32页
    2.3 WEB服务QoS预测的研究第32-33页
    2.4 传统的能耗管理的研究第33-34页
    2.5 本章小结第34-35页
第三章 服务计算环境下QOS敏感的系统自适应框架第35-54页
    3.1 研究背景第35-36页
    3.2 研究动机第36-37页
    3.3 问题定义第37-38页
    3.4 QoS敏感的系统自适应框架第38-49页
        3.4.1 决策使能第40-47页
        3.4.2 运行时执行使能第47-49页
    3.5 实验评估第49-53页
        3.5.1 实验设计第49-50页
        3.5.2 实验结果分析第50-51页
        3.5.3 进一步讨论第51-53页
    3.6 本章小结第53-54页
第四章 基于数据分布不平衡的WEB服务QOS预测方法第54-66页
    4.1 引言第54-55页
    4.2 研究动机第55-56页
    4.3 问题定义第56-57页
    4.4 系统框架第57页
    4.5 具体实现第57-61页
        4.5.1 相似度计算第57-58页
        4.5.2 相似邻居的选择第58-60页
        4.5.3 缺失值的预测第60页
        4.5.4 算法复杂度的分析第60-61页
    4.6 实验评估第61-65页
        4.6.1 数据集描述第61页
        4.6.2 度量指标第61-62页
        4.6.3 比较方法第62页
        4.6.4 实验结果分析第62-63页
        4.6.5 进一步讨论第63-65页
    4.7 本章小结第65-66页
第五章 基于位置感知的WEB服务QOS预测方法第66-77页
    5.1 引言第66-67页
    5.2 研究动机第67页
    5.3 问题定义第67-68页
    5.4 位置信息的获取与处理第68页
    5.5 具体实现第68-71页
        5.5.1 基本的基于位置感知矩阵分解的方法第68-69页
        5.5.2 基于位置感知矩阵分解的方法第69-71页
        5.5.3 算法复杂度的分析第71页
    5.6 实验评估第71-76页
        5.6.1 数据集描述第71页
        5.6.2 度量指标第71-72页
        5.6.3 比较方法第72-73页
        5.6.4 实验结果分析第73-74页
        5.6.5 进一步讨论第74-76页
    5.7 本章小结第76-77页
第六章 基于能耗感知的系统自适应方法第77-85页
    6.1 引言第77-78页
    6.2 研究动机第78页
    6.3 问题定义第78-79页
    6.4 框架设计第79-82页
        6.4.1 能耗指标的获取第79-80页
        6.4.2 t时刻请求率r(t)的预测第80-81页
        6.4.3 基于能耗指标的自适应调整第81-82页
    6.5 实验评估第82-84页
        6.5.1 实验设计第82页
        6.5.2 比较方法第82页
        6.5.3 评价指标第82-83页
        6.5.4 实验结果分析第83页
        6.5.5 在不同弹性策略下应用的效能功耗比随时间演化比较第83-84页
    6.6 本章小结第84-85页
第七章 结论和建议第85-88页
    7.1 研究工作总结第85-86页
    7.2 未来工作第86-88页
参考文献第88-95页
攻博期间发表的科研成果目录第95-96页
致谢第96页

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