| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 论文研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 论文研究内容及结构安排 | 第15-18页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 云计算环境中资源负载的特征聚类算法 | 第18-28页 |
| 2.1 引言 | 第18-19页 |
| 2.2 资源负载特征提取 | 第19-22页 |
| 2.2.1 负载数据的选取及预处理 | 第19-20页 |
| 2.2.2 云计算资源负载特征提取 | 第20-22页 |
| 2.3 资源负载聚类算法 | 第22-25页 |
| 2.3.1 模糊C-均值聚类算法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 输入空间中的模糊核聚类算法KFCM-2 | 第23-25页 |
| 2.4 模拟实验及分析 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 云计算环境中资源负载预测算法 | 第28-42页 |
| 3.1 引言 | 第28-29页 |
| 3.2 基于BP的云资源负载预测算法 | 第29-32页 |
| 3.2.1 BP网络模型结构 | 第29-30页 |
| 3.2.2 基于BP神经网络的资源负载预测算法 | 第30-32页 |
| 3.3 基于ELMAN的云资源负载预测算法 | 第32-36页 |
| 3.3.1 Elman网络模型结构 | 第32-34页 |
| 3.3.2 基于Elman神经网络的的资源负载预测算法 | 第34-36页 |
| 3.4 改进的神经网络预测算法 | 第36-39页 |
| 3.5 模拟实验及分析 | 第39-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 云计算环境中资源配置管理 | 第42-53页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 云计算资源自适应管理模型 | 第43-45页 |
| 4.3 云计算中虚拟机资源的配置管理 | 第45-46页 |
| 4.4 基于混合分组编码的多目标遗传算法 | 第46-49页 |
| 4.4.1 多目标优化方法 | 第46页 |
| 4.4.2 算法的设计与实现 | 第46-49页 |
| 4.5 模拟实验及分析 | 第49-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-56页 |
| 5.1 本文主要工作 | 第53-54页 |
| 5.2 下一步工作及展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |