期刊文献+
共找到142篇文章
< 1 2 8 >
每页显示 20 50 100
Performance Evaluation and Pseudo-Conservation Laws in Token Ring Network with Batch Arrivals and Limited Services
1
作者 Ao, Zhigang Wang, Yaohua +1 位作者 Rong, Xianhui Qian, Shuhua 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 1998年第2期61-69,共9页
This paper,using pseudo-conservation laws in cyclic-service systems, derives some expressions for the weighted sum of the mean waiting time token ring networks with exhaustive limitedservice policies on condition that... This paper,using pseudo-conservation laws in cyclic-service systems, derives some expressions for the weighted sum of the mean waiting time token ring networks with exhaustive limitedservice policies on condition that messages arrived with batch Poisson, and discusses boundary conditions. At the same time, the results of the token ring network with exhaustive and non-exhaustiveservice strategy are obtained. Finally the exact expression of mean waiting time in symmetric ringnetwork with same service strategy is given. 展开更多
关键词 ring network performance evaluation Pseudo-conservation LAWS
在线阅读 下载PDF
Analysis and Simulink Modeling of the Performance of Dynamic Web Server Using JSP and PHP 被引量:2
2
作者 Fontaine Rafamantanantsoa Paulson Ravomampiandra 《Communications and Network》 2018年第4期196-210,共15页
In recent years, web technology carried on growing and at same time, the number of internet users increased significantly in number. Today, a Web server is capable of processing millions of requests per day, but durin... In recent years, web technology carried on growing and at same time, the number of internet users increased significantly in number. Today, a Web server is capable of processing millions of requests per day, but during the peak period may collapse and becomes critical causing unavailability of the services offered by the servers. That is why Web server performance is a topic of great interest to many researchers. In this paper, we evaluate experimentally the impact of JSP and PHP dynamic content technology: JSP and PHP with access to a database of performance data of Apache Web server. Using the “ApacheBench” performance measurement tool, the approach is to compare the performances of four different configurations of a Web server, such as: Apache Web server implementing JSP technology with access to PostgreSQL database, Apache using PHP technology with the PostgreSQL as database, Apache Web server using the JSP technology with access to MySQL database, finally Apache and PHP with DBMS MySQL. At the end of this article, we also present a Simulink model of Web server performance based on the simple M/M/1 queue. During the modeling, the MATLAB software was used. 展开更多
关键词 ANALYSIS QUEUE JSP model performances evaluation PHP Web Server SIMULINK
暂未订购
基于深度学习的页岩CT裂缝智能提取算法 被引量:1
3
作者 王飞 董金峰 +3 位作者 俞军 聂鑫 黄露逸 程茜 《天然气工业》 北大核心 2025年第8期67-76,共10页
缝网压裂效果评价是判断页岩气储层压裂施工成功与否、优化后续开发方案的关键环节,其中对缝网形态的有效提取及定量表征是评价的主要手段,但常用的传统图像分割方法无法满足复杂形态裂缝网络的高精度识别要求。为提高缝网的识别精度,... 缝网压裂效果评价是判断页岩气储层压裂施工成功与否、优化后续开发方案的关键环节,其中对缝网形态的有效提取及定量表征是评价的主要手段,但常用的传统图像分割方法无法满足复杂形态裂缝网络的高精度识别要求。为提高缝网的识别精度,引入深度学习的方法,以分辨率为13.844μm的页岩CT图像作为研究对象,基于PyTorch框架,搭建了深度学习网络模型,基于经典的语义分割网络U-net,结合互惠仿射卷积并添加scSE模块,提出了一种新的语义分割模型MAC-Unet,以轻量化的模型结构实现了对裂缝形态信息的提取,最后结合分形理论,对三维裂缝信息进行了定量表征。研究结果表明:①提出的MAC-Unet网络模型,引入MAConv和scSE模块,在不显著增加计算量的前提下,增强了图像特征的表达能力,在相对较少数据集的前提下,增强了模型的特征学习能力;②与经典深度学习算法U-net++、DeepLab V3+相比,MAC-Unet模型平均交并比更高,裂缝信息提取能力更强,能够较好地反映裂缝的真实形态和粗糙程度;③多重分形的方法能有效表征三维裂缝的复杂程度及空间非均质性等特征。结论认为,MAC-Unet模型提高了页岩CT图像裂缝的提取精度,为三维数字岩心模型的准确构建奠定了基础,该研究成果可为基于压裂后缝网形态的页岩数值模拟、压裂效果评价等工作提供有效技术支撑。 展开更多
关键词 页岩气储层缝网 CT图像 裂缝智能提取 深度学习 多重分形 三维数字岩心 MAC-Unet模型 压裂效果评价
在线阅读 下载PDF
基于动态贝叶斯网络的教学绩效评估方法研究
4
作者 程元栋 《太原师范学院学报(自然科学版)》 2025年第3期25-32,共8页
高校教学绩效评估是提升教学质量和教育管理科学化的重要手段.为探讨科学合理的教学绩效评估方法,本文基于动态贝叶斯网络构建了运筹学教学绩效评估模型,并提出一套优化的评价指标体系,通过问卷调查法收集数据,并采用折半法与变异系数... 高校教学绩效评估是提升教学质量和教育管理科学化的重要手段.为探讨科学合理的教学绩效评估方法,本文基于动态贝叶斯网络构建了运筹学教学绩效评估模型,并提出一套优化的评价指标体系,通过问卷调查法收集数据,并采用折半法与变异系数法对绩效指标进行筛选,最终形成较为完整的运筹学教学绩效评价体系,确保了评价体系的科学性和实用性.通过将所提方法应用于运筹学教学案例,验证了其在多维度数据处理与因果关系建模中的适用性,通过与模糊聚类技术进行对比分析表明,模型在准确性、适应性及稳定性上均优于传统方法,为进一步提升教学绩效评估的系统性和科学性提供了新思路. 展开更多
关键词 马尔科夫模型 动态贝叶斯网络 模糊聚类技术 运筹学教学 绩效评价
在线阅读 下载PDF
复杂环境载荷下海上风电机组综合性能评估 被引量:1
5
作者 李垚 余小辉 +3 位作者 倪高翔 朱才朝 杜雪松 谭建军 《重庆大学学报》 北大核心 2025年第5期76-90,共15页
综合考虑海上风电机组结构特征和内外部激励,建立大型风电机组刚柔耦合多体动力学模型,提出一种基于解释结构模型和网络层次分析法的风电机组综合性能评估方法。建立风电机组综合性能评估架构,包含5个一级指标和11个二级指标;利用解释... 综合考虑海上风电机组结构特征和内外部激励,建立大型风电机组刚柔耦合多体动力学模型,提出一种基于解释结构模型和网络层次分析法的风电机组综合性能评估方法。建立风电机组综合性能评估架构,包含5个一级指标和11个二级指标;利用解释结构模型(interpretive structural model,ISM)分析指标间的内在联系,建立整机综合性能评估指标多层递阶结构模型;采用网络层次分析法(analytic network process,ANP)构建判断矩阵、超矩阵及极限超矩阵,求解获得整机综合性能评估指标权重,定量评估整机综合性能,比较分析2款机型的综合性能。结果表明:风电机组整机综合性能的主要影响因素为叶片长度、轴承时变可靠性、齿轮接触疲劳可靠性和单位兆瓦重量;5 MW风电机组综合性能优于6.2 MW风电机组。 展开更多
关键词 风电机组 综合性能 多维评估指标 解释结构模型 网络层次分析法
在线阅读 下载PDF
基于分布式环境的图神经网络模型训练效率与训练性能评估
6
作者 涂银川 郭勇 +3 位作者 毛恒 任怡 张建锋 李宝 《计算机应用》 北大核心 2025年第8期2409-2420,共12页
随着图数据规模的快速增长,图神经网络(GNN)在处理大规模图结构数据时面临计算和存储方面的挑战。传统的单机训练方法已不足以应对日益庞大的数据集和复杂的GNN模型,分布式训练凭借并行计算能力和可扩展性,成为解决这些问题的有效途径... 随着图数据规模的快速增长,图神经网络(GNN)在处理大规模图结构数据时面临计算和存储方面的挑战。传统的单机训练方法已不足以应对日益庞大的数据集和复杂的GNN模型,分布式训练凭借并行计算能力和可扩展性,成为解决这些问题的有效途径。然而,一方面,已有的分布式GNN训练评估主要关注以模型精度为代表的性能指标和以训练时间为代表的效率指标,而较少关注数据处理效率和计算资源利用方面的指标;另一方面,算法效率评估的主要场景为单机单卡或单机多卡,而已有的评估方法在分布式环境中的应用相对简单。针对这些不足,提出针对分布式场景的模型训练的评估方法,涵盖评估指标、数据集和模型这3个方面。根据评估方法,选取3个代表性GNN模型,在4个具有不同数据特征的大型公开图数据集上进行分布式训练实验,并收集和分析得到的评估指标。实验结果表明,分布式训练中的模型架构和数据结构特征对模型复杂度、训练时间、计算节点吞吐量和计算节点平均吞吐量之比(NATR)均有影响;样本处理与数据拷贝占用了模型训练较多时间,计算节点互相等待的时间也不容忽视;相较于单机训练,分布式训练的计算节点吞吐量有显著降低,且需要进一步优化分布式系统中的资源利用。可见,所提评估方法为GNN模型在分布式环境中的训练性能优化提供了参考依据,并为模型的进一步优化和算法的改进奠定了实验基础。 展开更多
关键词 模型评估 图神经网络 分布式训练 训练效率 训练性能
在线阅读 下载PDF
基于Network DEA模型改进的省域R&D绩效评价方法研究 被引量:1
7
作者 朱卫未 殷旭 于娱 《科技与经济》 2015年第1期7-11,共5页
R&D管理中绩效评价问题是一个重要的研究焦点,选择合适的评价模型是R&D绩效评价的主要工作。传统R&D效率评价的指标决定了其决策单元具有多阶段复杂结构的特性,本文选择Network DEA方法作为评价的基本模型,分析此模型研究省... R&D管理中绩效评价问题是一个重要的研究焦点,选择合适的评价模型是R&D绩效评价的主要工作。传统R&D效率评价的指标决定了其决策单元具有多阶段复杂结构的特性,本文选择Network DEA方法作为评价的基本模型,分析此模型研究省域R&D绩效评价应用中存在的不足,在此基础上进行了模型的改进和优化。最后,通过使用改进模型对中国大陆31个省域R&D指标数据进行效率评价和分析,证明本评价方法的有效性。 展开更多
关键词 R&D 网络DEA 效率评价 改进模型
在线阅读 下载PDF
生成式深度学习在目标导向分子设计中的应用进展
8
作者 王纪峰 汪莹 《中国材料进展》 北大核心 2025年第5期424-435,450,共13页
分子设计作为化学与材料科学中的一项核心任务,面临着在庞大的化学空间中高效筛选并开发具备特定功能的分子的问题,传统方法在效率和探索性方面存在明显局限。近年来,生成式深度学习的兴起为分子设计提供了自动化与智能化的新路径。综... 分子设计作为化学与材料科学中的一项核心任务,面临着在庞大的化学空间中高效筛选并开发具备特定功能的分子的问题,传统方法在效率和探索性方面存在明显局限。近年来,生成式深度学习的兴起为分子设计提供了自动化与智能化的新路径。综述了生成式深度学习在分子设计中的应用进展,首先对不同分子表示方法(如SMILES、分子图和三维结构表示)进行比较,分析了各自的优缺点。随后,综合评估了3种主流生成式模型:生成对抗网络(GAN)、变分自动编码器(VAE)和去噪扩散概率模型(DDPM),并探讨了生成式模型在目标导向分子设计中的应用,重点分析不同模型在分子生成质量与性质优化方面的差异。最后,基于现有技术的研究进展,提出了未来生成式模型在分子设计领域的研究方向。 展开更多
关键词 分子生成 生成式深度学习 生成对抗网络 变分自动编码器 去噪扩散概率模型 模型性能评估框架 分子表示
在线阅读 下载PDF
Numerical Key Results for Studying the Performance of TCP Traffic under Class-Based Weighted Fair Queuing System
9
作者 Mohamed E1 Hedi Boussada Jean Marie Garcia Mounir Frikha 《通讯和计算机(中英文版)》 2016年第4期195-201,共7页
关键词 加权公平队列 TCP性能 流量性能 排队系统 数值结果 TCP流量 模型估计 性能特点
在线阅读 下载PDF
图神经网络节点分类任务基准测试及分析 被引量:2
10
作者 张陶 廖彬 +2 位作者 于炯 李敏 孙瑞娜 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期132-150,共19页
图神经网络(Graph Neural Network,GNN)模型由于采用端到端的模型架构,在训练过程中能够更好地将节点隐藏特征的学习和分类目标协同起来,相比图嵌入(Graph Embedding)的方法,其在节点分类等任务上得到了较大的性能提升。但是,已有图神... 图神经网络(Graph Neural Network,GNN)模型由于采用端到端的模型架构,在训练过程中能够更好地将节点隐藏特征的学习和分类目标协同起来,相比图嵌入(Graph Embedding)的方法,其在节点分类等任务上得到了较大的性能提升。但是,已有图神经网络模型实验对比阶段普遍存在的数据集类型单一、样本量不足、数据集切分不规范、对比模型规模及范围有限、评价指标单一、缺乏模型训练耗时对比等问题。为此,文中选取了包括cora,citeseer,pubmed,deezer等在内的来自不同领域(引文网络、社交网络及协作网络等)的共计20种数据集,以准确率、精确率、召回率、F-score值及模型训练耗时为多维评价指标,在FastGCN,PPNP,ChebyNet,DAGNN等17种主流图神经网络模型上,进行了全面且公平的节点分类任务基准测评,进而为真实业务场景下的模型选择提供了决策参考。通过基准测试实验发现,一方面,影响模型训练速度的因素排名依次是节点属性维度、图节点规模及图边的规模;另一方面,并不存在赢者通吃的模型,即不存在在所有数据集下全都表现优异的模型,特别是在公平的基准测试配置环境下,结构简洁的模型反而比复杂的GNN模型有着更好的性能表现。 展开更多
关键词 图神经网络 基准测试 节点分类 性能评估 模型选择
在线阅读 下载PDF
基于两阶段网络DEA模型的区域可再生能源技术创新绩效研究 被引量:2
11
作者 万广晓 周鹏 王梅 《中国石油大学学报(社会科学版)》 2024年第3期1-9,共9页
可再生能源技术创新是促进可再生能源开发、社会清洁低碳发展的关键,可再生能源技术创新绩效评价是测度创新效率、水平以及发现短板的重要途径。将可再生能源技术创新过程划分为技术研发和成果转化两个阶段,构建考虑中间附加投入的两阶... 可再生能源技术创新是促进可再生能源开发、社会清洁低碳发展的关键,可再生能源技术创新绩效评价是测度创新效率、水平以及发现短板的重要途径。将可再生能源技术创新过程划分为技术研发和成果转化两个阶段,构建考虑中间附加投入的两阶段网络DEA模型,对我国30个省份2014—2018年的可再生能源技术创新绩效进行分阶段和整体绩效评价。研究发现:我国可再生能源技术创新绩效整体水平不高,各省发展不均衡,可再生资源越丰富的地区,创新绩效水平越高,且大部分省份的技术研发绩效远高于成果转化绩效;我国可再生能源技术创新绩效水平逐年提高,各省份差异逐年减少,且不同资源禀赋地区间技术研发绩效和成果转化绩效的差异逐年减少;我国可再生能源技术创新整体绩效与两阶段绩效均有关,但受成果转化绩效的影响更为显著。基于以上结论,提出提高区域可再生资源利用效率、完善市场转化机制、加强区域间交流合作以促进均衡发展等政策建议。 展开更多
关键词 两阶段网络DEA模型 可再生能源 技术创新 绩效评价
在线阅读 下载PDF
基于统计和自适应ParNet的产学研绩效评价 被引量:2
12
作者 张睿 宋思琪 +2 位作者 胡静 张永梅 柴艳峰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期628-637,共10页
针对现有产学研绩效评价体系及方法中存在的评价指标覆盖范围单一、评价样本特征表达不充分、评价模型自优化能力待提高的问题,提出主客观产学研综合绩效智能评价的评价体系及方法。首先,围绕三方合作主体,挖掘产学研合作过程中影响绩... 针对现有产学研绩效评价体系及方法中存在的评价指标覆盖范围单一、评价样本特征表达不充分、评价模型自优化能力待提高的问题,提出主客观产学研综合绩效智能评价的评价体系及方法。首先,围绕三方合作主体,挖掘产学研合作过程中影响绩效的要素及这些要素之间的联系,自主构建主客观产学研绩效三级评价体系;其次,通过将收集到的离散序列评价样本映射至极坐标空间、马尔可夫转移矩阵等不同高维空间域,增强离散样本特征表征;然后,通过基于精英反向翻筋斗觅食的混沌优化策略设计,提高深度模型冗余压缩和超参数的全局寻优效率,构建轻量压缩及高维超参数的自适应寻优的ParNet(AParNet)分类模型;最后,将模型应用于产学研绩效评价中,实现高性能的绩效智能评价。实验结果表明,所提方法很好地贴合了离散序列非线性分类应用,同时模型中加入优化策略后,在减少计算量的同时提高了分类性能,具体体现在:与ParNet相比,AParNet中的参数量减少了10.8%,较好地实现了模型的压缩,且它在产学研绩效评价中的分类准确率可达到98.6%。在产学研绩效智能评价应用中,该方法提高了评价模型的自适应能力,能够实现准确、高效的产学研绩效评价。 展开更多
关键词 产学研合作绩效评价 模糊统计 多空间域映射 卷积神经网络 模型自优化策略
在线阅读 下载PDF
基于熵权网络交叉效率的高校教师绩效评估
13
作者 林丹 渐令 +2 位作者 夏凌云 苏辉 王信敏 《信息技术》 2024年第7期20-25,33,共7页
为客观有效评估高校教师的科研绩效,促进硬件资源的合理配置,文中综合运用熵权法和网络交叉效率等方法,构建了评价高校教师科研绩效的指标和模型,并使用国内某高校数据进行了实证分析。结果表明,所构建的熵权网络交叉效率模型突破了传... 为客观有效评估高校教师的科研绩效,促进硬件资源的合理配置,文中综合运用熵权法和网络交叉效率等方法,构建了评价高校教师科研绩效的指标和模型,并使用国内某高校数据进行了实证分析。结果表明,所构建的熵权网络交叉效率模型突破了传统数据包络方法(DEA)对指标数量的限制,避免了人员评价的主观影响。通过交叉效率网络的可视化,实现了任意决策单元间的比较,提高了模型的辨识能力及评价的区分度,可为高校科研管理提供策略依据。 展开更多
关键词 熵权法 网络交叉效率 投入产出 科研绩效 评估模型
在线阅读 下载PDF
基于卷积神经网络的刨花定向角度自动测量方法构建 被引量:3
14
作者 洪吾俊 李万兆 +1 位作者 胡尧琼 梅长彤 《木材科学与技术》 北大核心 2024年第1期58-65,共8页
基于卷积神经网络YOLOv5和最小外接矩形算法,构建一种自动准确地采集铺装刨花定向角度的方法。结果表明,构建的YOLOv5模型识别刨花目标的准确率、召回率和F1值分别为0.992、0.897和0.94,能够有效识别层叠刨花。模型自动测量和人工测量... 基于卷积神经网络YOLOv5和最小外接矩形算法,构建一种自动准确地采集铺装刨花定向角度的方法。结果表明,构建的YOLOv5模型识别刨花目标的准确率、召回率和F1值分别为0.992、0.897和0.94,能够有效识别层叠刨花。模型自动测量和人工测量的刨花定向角度具有强相关性(R2=0.99),且模型不存在算法缺陷,计算每张刨花铺装图像(像素640×640)用时仅134.7 ms。该刨花定向角度计算模型可以为工业领域优化OSB生产工艺以及提高产品性能提供技术支撑。 展开更多
关键词 定向刨花板 卷积神经网络 刨花识别 定向角度计算 模型性能评价
在线阅读 下载PDF
基于混合模型的异构无人机蜂群效能评估 被引量:1
15
作者 卢元杰 龙珊珊 +2 位作者 赵航 冯国旭 赵晓葭 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期700-712,共13页
为实现无人机蜂群效能的快速评估,提出一种基于ADC(availability dependability capability)系统效能评估和BP神经网络预测的混合模型,以应对无人机蜂群配置和状态的多样性以及效能计算的复杂性。在分析蜂群效能构成要素的基础上,建立... 为实现无人机蜂群效能的快速评估,提出一种基于ADC(availability dependability capability)系统效能评估和BP神经网络预测的混合模型,以应对无人机蜂群配置和状态的多样性以及效能计算的复杂性。在分析蜂群效能构成要素的基础上,建立包含无人机通用平台能力,系统级能力,以及任务执行能力的能力指标体系。利用ADC法生成蜂群作战效能样本集合,运用BP神经网络构建关于无人机参数和能力指标的综合作战效能评估模型。利用该评估模型实现异构无人机蜂群实例的综合作战效能评估。结果表明:该模型评估误差可达5%以下,基于样本的评估时间可达3h以内,验证了该模型在异构无人机蜂群效能评估中的有效性及高效性。同时,通过分析数量、配置对无人机蜂群综合效能的影响,获得了异构无人机蜂群配置的可行建议。 展开更多
关键词 异构无人机 蜂群系统 效能评估 ADC-BP神经网络 混合模型
原文传递
基于DNN的自动语音识别系统错误率评估方法
16
作者 王梓赫 张培茗 司博宇 《北京生物医学工程》 2024年第6期613-618,共6页
目的为客观评估自动语音识别(automatic speech recognition,ASR)系统的词错率(word error rate,WER),满足言语能力受损人群的康复需求,促进特殊人群客观言语能力评估体系构建,本研究提供了一种直接根据深度神经网络(deep neural networ... 目的为客观评估自动语音识别(automatic speech recognition,ASR)系统的词错率(word error rate,WER),满足言语能力受损人群的康复需求,促进特殊人群客观言语能力评估体系构建,本研究提供了一种直接根据深度神经网络(deep neural network,DNN)发出的音素后验概率预测WER的方法,而不是计算参考转录文本与隐马尔可夫(hidden Markov model,HMM)解码的转录文本之间的WER。方法通过对语音信号进行特征提取并将其输入到DNN模型中以计算音素后验概率图(phonetic posterior grams,PPG)。通过PPG计算出反映ASR系统WER的3种性能指标以达到预测目的。最后,对在4种真实声学场景下所得WER预测数据进行分析,验证其有效性。同时,研究还搭建了20种不同深度、宽度的声学模型进行性能评估对比,探究了模型规模对预测效果的影响。结果根据20种模型WER评估的数据,其中具有2层隐藏层且每层含512个神经元的网络模型对WER数据预测误差达到最小,省略ASR系统解码步骤而得到可靠的WER预测数据。结论使用基于音素概率的性能指标可以实现对WER的有效预测,并且可以摆脱参考转录文本和单词标签的限制。 展开更多
关键词 深度神经网络 隐马尔科夫 自动语音识别系统 系统性能评估 音素后验概率图
暂未订购
面向数据中心的控制器排队性能评估模型研究
17
作者 全秀祥 曹兰 《湖北师范大学学报(自然科学版)》 2024年第1期35-42,共8页
软件定义网络SDN(Software-Defined Networking)是通过逻辑控制器对整个网络进行集中控制管理,这种集中式的软件管理保证了网络的开放性且有利于管理,但极易造成网络性能瓶颈。为此,在SDN实际部署网络场景之前,对SDN控制器所在的网络进... 软件定义网络SDN(Software-Defined Networking)是通过逻辑控制器对整个网络进行集中控制管理,这种集中式的软件管理保证了网络的开放性且有利于管理,但极易造成网络性能瓶颈。为此,在SDN实际部署网络场景之前,对SDN控制器所在的网络进行性能评估是当前所面临的问题。设计了一种基于排队论在SDN控制器所控制的网络数据中心的性能评估模型,根据SDN在数据中心的Fat-Tree部署模式,及多个OpenFlow交换机发送的Packet-in消息过程特点,分析了Packet-in消息在控制器中的处理时间分布情况。以此为基础,构建了该排队解析模型的理论推导过程和主要性能指标参数,并评估了SDN控制器的处理性能。最后,通过该模型测试了控制器性能,并与现有测试模型进行比较。实验结果表明:该模型比现有测试模型更接近于工具Cbench所测性能指标参数,对实际部署控制器应用网络数据中心具有一定的性能参考价值。 展开更多
关键词 数据中心 软件定义网络 性能评估 SDN控制器 排队模型
在线阅读 下载PDF
一种Web系统性能测试框架及其混合建模过程 被引量:13
18
作者 明仲 尹剑飞 +2 位作者 杨巍 王慧 肖志娇 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期1192-1200,共9页
由于Web系统的复杂性,仅采用性能测试或单一建模方法在多个性能指标度量准确性、预测有效性和测试迭代控制等方面存在局限性.提出一种支持混合性能建模的Web性能测试框架,依据不同的性能指标,采取不同的性能建模方法,导出性能指标的封... 由于Web系统的复杂性,仅采用性能测试或单一建模方法在多个性能指标度量准确性、预测有效性和测试迭代控制等方面存在局限性.提出一种支持混合性能建模的Web性能测试框架,依据不同的性能指标,采取不同的性能建模方法,导出性能指标的封闭函数及其度量假设条件,执行回归分析和测试.以一个实际Web社区系统为例,针对系统响应时间和伸缩性指标,提出了排队网模型化简方法和伸缩性模型US-γ的混合建模与测试过程.测试结果表明,预测响应时间错误率在4%以内,预测吞吐量饱和点错误率在1%以内,预测拐点下界错误率在5%以内.通过关联系统与Web服务器线程2个伸缩性模型,在构架级识别出一个HTTP处理瓶颈. 展开更多
关键词 性能测试 性能建模 伸缩性 排队网 回归分析
在线阅读 下载PDF
绿色网络和绿色评价:节能机制、模型和评价 被引量:150
19
作者 林闯 田源 姚敏 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期593-612,共20页
随着网络规模的扩大和网络设备的不断更新,目前的网络对能量的利用日益暴露出能耗高、效率低,浪费多等诸多问题.节省网络能耗、构建绿色网络不仅成为计算机领域一个意义重大、需要迫切解决的课题,也成为影响社会可持续发展和国家发展战... 随着网络规模的扩大和网络设备的不断更新,目前的网络对能量的利用日益暴露出能耗高、效率低,浪费多等诸多问题.节省网络能耗、构建绿色网络不仅成为计算机领域一个意义重大、需要迫切解决的课题,也成为影响社会可持续发展和国家发展战略的一个重要因素.目前,大量绿色网络的研究工作致力于减少网络系统的无用能耗,提高能量利用率.文中将能量看成一种系统资源,从资源分配和任务管理角度对绿色网络的机制和策略进行了综述,介绍了模型方法在绿色评价中的应用.基于这些讨论,文中提出了基于随机模型的绿色评价框架,为构建绿色网络和节能机制的评价体系奠定了基础. 展开更多
关键词 绿色网络 绿色评价 节能机制 资源管理 随机模型
在线阅读 下载PDF
SAN存储系统的性能分析模型 被引量:11
20
作者 余寅辉 余镇危 +1 位作者 杨传栋 张英 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第10期271-273,共3页
存储区域网(SAN)作为一种新的网络存储体系结构,已成为存储领域重要的研究方向。性能研究是网络存储研究中的一个重点内容。该文通过对SAN数据传输流程的分析,建立了存储区域网系统的排队网络模型,并求得了基于光纤通道的模型性能参数... 存储区域网(SAN)作为一种新的网络存储体系结构,已成为存储领域重要的研究方向。性能研究是网络存储研究中的一个重点内容。该文通过对SAN数据传输流程的分析,建立了存储区域网系统的排队网络模型,并求得了基于光纤通道的模型性能参数的定量结果。通过仿真实验发现,模型的理论结果和仿真实验性能测试结果十分接近。 展开更多
关键词 存储区域网 排队网络 性能分析模型 光纤通道
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 8 下一页 到第
使用帮助 返回顶部