【摘 要】
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许多研究人员指出软件性能衰退的主要原因之一是系统资源的耗尽,为了避免软件衰退导致的高成本,应用了基于小波分析和神经网络的四阶段混合模型来实现软件性能衰退的预测。首先应用小波过滤器去除噪声数据;然后使用冗余的Haar小波变换把监控系统采集到的系统资源使用数据分解到不同的分辨层上;再在每一层使用神经网络进行预测,神经网络的权重采用基于免疫机理和模拟退火算法来初始化;最后使用神经网络组合各个分辨层上的预
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许多研究人员指出软件性能衰退的主要原因之一是系统资源的耗尽,为了避免软件衰退导致的高成本,应用了基于小波分析和神经网络的四阶段混合模型来实现软件性能衰退的预测。首先应用小波过滤器去除噪声数据;然后使用冗余的Haar小波变换把监控系统采集到的系统资源使用数据分解到不同的分辨层上;再在每一层使用神经网络进行预测,神经网络的权重采用基于免疫机理和模拟退火算法来初始化;最后使用神经网络组合各个分辨层上的预测值。为了验证算法的预测精度,使用软件运行中采集到的系统资源耗费数据进行了仿真实验和比较,实验结果显示该
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水天中先生在1985年写过一篇短文,题目是《迎接美术理论的春天》,刊登在1986年1月20日的《中国美术报》上。他在文章中写道：＂也许是因为三十多年来,预报文艺的春天即将到来的通
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基于多孔介质流体力学和溶质动力学理论,建立了石油组分在土壤包气带内传输的数值仿真模型,初步探讨了石油组分苯和正戊烷在土壤中的迁移归宿及在水相和气相中质量分配,预测预报石油污染物泄漏后在包气带内迁移转化的动态及过程。仿真结果表明:苯和正戊烷在水相和气相中的浓度分布规律几乎相同,随着时间的延长,污染面积和范围逐渐增大,并且释放在水相、气相中正戊烷的质量大于苯的质量。这不仅对于定量化研究有机污染物在地下