云计算资源故障检测系统研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景以及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态 | 第10-12页 |
| 1.2.1 云计算资源故障检测发展动态 | 第10-11页 |
| 1.2.2 云计算资源故障检测的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究目标和内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 基础理论 | 第14-26页 |
| 2.1 云计算故障检测系统结构 | 第14-15页 |
| 2.1.1 基于层次式的监控模式 | 第14-15页 |
| 2.1.2 基于扁平的监控模式 | 第15页 |
| 2.2 神经网络 | 第15-20页 |
| 2.2.1 神经网络概述 | 第15-16页 |
| 2.2.2 自动编码器 | 第16-18页 |
| 2.2.3 稀疏自编码器 | 第18-19页 |
| 2.2.4 去噪自编码器 | 第19-20页 |
| 2.3 支持向量机 | 第20-23页 |
| 2.4 深度学习 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 云计算资源故障检测系统需求分析 | 第26-36页 |
| 3.1 云计算环境故障检测问题 | 第26-27页 |
| 3.2 云计算资源故障检测系统需求分析 | 第27-28页 |
| 3.3 云计算资源故障检测系统整体框架 | 第28-30页 |
| 3.4 云计算资源故障检测系统功能框架 | 第30-35页 |
| 3.4.1 节点代理模块 | 第30-31页 |
| 3.4.2 数据存储模块 | 第31-33页 |
| 3.4.3 故障模型模块 | 第33-34页 |
| 3.4.4 故障检测模块 | 第34-35页 |
| 3.4.5 故障处理模块 | 第35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 深度自编码网络故障检测方法 | 第36-47页 |
| 4.1 深度栈式自编码器模型 | 第36-38页 |
| 4.2 深度自编码网络故障检测模型 | 第38-40页 |
| 4.3 构建故障模型过程 | 第40-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 云计算资源故障检测系统关键模块实现 | 第47-56页 |
| 5.1 开发与实验环境 | 第47页 |
| 5.2 节点信息采集 | 第47-48页 |
| 5.3 数据库安装 | 第48-49页 |
| 5.4 主要关键模块代码 | 第49-51页 |
| 5.5 界面展示 | 第51-54页 |
| 5.6 实验结果及分析 | 第54-55页 |
| 5.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 全文总结 | 第56页 |
| 6.2 未来展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
