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陈鹏飞

作品数:4 被引量:5H指数:1
供职机构:西安交通大学电子与信息工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金海南省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 1篇单步
  • 1篇赌博
  • 1篇多臂
  • 1篇虚拟机
  • 1篇虚拟机迁移
  • 1篇因果
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇时间序列
  • 1篇时间序列分析
  • 1篇停歇
  • 1篇排队论
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘支持...
  • 1篇向量机
  • 1篇向量自回归
  • 1篇可用性
  • 1篇格兰杰
  • 1篇格兰杰因果
  • 1篇格兰杰因果性...

机构

  • 4篇西安交通大学
  • 1篇北京大学
  • 1篇海南师范大学

作者

  • 4篇齐勇
  • 4篇陈鹏飞
  • 2篇李昕怡
  • 1篇苏莉
  • 1篇张小辉
  • 1篇郑鹏飞

传媒

  • 2篇西安交通大学...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇计算机科学与...

年份

  • 1篇2016
  • 2篇2013
  • 1篇2012
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
贝叶斯证据框架下最小二乘支持向量机的软件老化检测方法被引量:1
2013年
针对当前软件老化的检测、分析和软件再生的不确定性问题,提出了一种基于贝叶斯证据框架的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软件老化检测方法,即:使用最小二乘支持向量机分类器进行数据分类,以此解决数据采集时出现的小样本、高纬度,非线性、局部最小值等问题;通过贝叶斯证据框架来优化LS-SVM的超参数,从而提高分类器的学习精度和泛化能力。实验结果表明,在状态清晰区间,软件老化的概率均在0.7至0.9之间,而高维模型检测出的软件老化的概率为0或1。如果从概率粒度层来描述软件老化,则软件再生的时间点选取效率更高,根据概率值的变化可进一步解析软件老化的不确定性。实验结果及分析显示,概率粒度所描述的软件健康状态更符合软件老化的客观状况。
苏莉陈鹏飞齐勇武义涵
关键词:最小二乘支持向量机
单步启发式策略的备份虚拟机复用策略被引量:1
2016年
针对云环境中的备份虚拟机(VM)利用率过低的问题,提出了基于不停歇多臂赌博机(RMAB)方法的备份VM分时复用策略,并给出了获得最优解的条件。该策略将每个备份VM形式化为具有"空闲"(1)和"占用"(0)两种状态的Markov过程,将多个备份VM的调度问题形式化为具有多个Markov过程的Markov决策问题(MDP),最终目标是期望在有限的备份VM数量下,最大化备份VM的利用率同时保证系统整体的可用性不会明显降低。然而,利用传统的动态规划方法求解该问题时会出现维度爆炸的现象,从而导致问题不可解,故将该Markov决策问题转化为RMAB问题,然后利用简单易操作的单步启发式算法进行求解,并通过计算单步最优获得长期最优解,在特定条件下该策略可以保证得到的解为最优解。模拟实验结果表明:所提方法将备份VM与服务VM之间的备份比例从1∶1扩展成1∶M(M1),同时保证失效VM的恢复比率不低于96%,相应地备份VM的利用率显著提高;在VM失效率较低的条件下,备份VM利用率比1∶1备份时提高了89%;利用该备份VM调度策略,有助于减少整个云计算平台的建设和运维费用。
陈鹏飞李昕怡齐勇张小辉
关键词:可用性虚拟机迁移
软件老化的多元时间序列分析方法被引量:3
2012年
针对目前软件老化分析中的单参数模型,以及未考虑变量间关联性和影响性的多参数模型的不足,提出了运用多元时间序列模型分析软件老化的方法。通过对实验采集的HelixServer-VOD服务器性能数据的分析,运用格兰杰因果性检验,证实了软件老化发生和发展过程中各个性能参数间存在显著的相互影响性。引入向量自回归模型对软件老化进行建模,给出了软件老化在多个参数维度的联合预测以及参数间相互影响方式的定量描述。通过模型的迭代计算,比较了向量自回归模型与现行的未考虑参数间相互影响的模型对多个性能参数变化曲线的拟合及预测情况,证实了VAR模型更接近软件老化的本质。
郑鹏飞齐勇陈鹏飞
关键词:向量自回归格兰杰因果性检验时间序列分析
基于队列模型的软件老化检测
2013年
针对传统的用于软件老化检测的方法忽略外部负载对老化的影响而易产生老化误报的问题,同时考虑性能参数与外部负载,提出了基于队列模型的融合外部负载的软件老化检测方法。队列模型输出每种事务在应用服务器中的服务时间,这种度量称为事务的性能"签名"(简记为TPS),以此作为软件老化度量指标,通过TPS的变化检测软件老化。基于TPC-W事务处理系统,设计与实现了包含队列模型的融合外部负载的软件老化检测系统。利用基于队列模型的检测方法在TPC-W测试床上进行软件老化检测得出了如下结论:基于TPS的老化检测可以融合外界负载因素,有效地检测软件老化;并且通过合理选择监测窗口,优化检测效果。基于TPS的检测方法对不同的变化负载类型和性能数据同样可以有效检测软件老化。通过与已有的仅依赖于系统性能数据的软件老化检测方法AR(自回归)比较,基于TPS的软件老化检测误报次数明显低于AR模型。综上所述TPS是一种能够有效地检测软件老化并显著减少软件老化错误报告的鲁棒性的软件老化检测方法。
李昕怡齐勇陈鹏飞
关键词:排队论
共1页<1>
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