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基于深度神经网络的云环境服务故障识别方法
文献摘要：
云环境下服务的运行数据是其运行状态的一种体现,而服务故障的发生可以体现为服务运行数据的异常.云环境下服务的运行数据往往是多维的,且云环境下服务监测的历史运行数据量是巨大的.使用传统的故障识别方法对大量的多维数据进行故障识别时,往往会消耗巨大的计算资源,并且不具有较高的准确率.近年来,随着机器学习技术发展迅速,深度神经网络逐渐成为一种有效的云环境下服务的故障识别方法.本文首先分析了传统的故障识别算法存在的缺点,然后使用深度神经网络对云环境下服务的运行数据进行故障识别,最后实验表明使用深度神经网络方法在准确率上优于传统算法.
文献关键词：
云环境;服务;运行数据;深度神经网络;故障识别
中图分类号：
作者姓名：
邢超
作者机构：
云南省计算机技术应用重点实验室 云南昆明 650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院 云南昆明 650500
文献出处：
引用格式：
[1]邢超-.基于深度神经网络的云环境服务故障识别方法)[J].数据通信,2022(04):12-15
A类：
B类：
深度神经网络,云环境,环境服务,服务故障,故障识别方法,历史运行数据,数据量,多维数据,计算资源,机器学习技术,故障识别算法,使用深度,神经网络方法,传统算法
AB值：
0.246861
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