王国涛
- 作品数：3 被引量：12H指数：2
- 供职机构：南通大学电子信息学院更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种面向认知网络的不确定性评价方法
- 2015年
- 针对认知网络性能评估中存在的随机性和模糊性问题,提出了一种面向认知网络的不确定性评价方法,该方法引入了云模型理论,研究并提出了基于云模型的认知网络性能评估方法,实现了认知网络性能评价的定量与定性互换,并通过实验验证了该评价方法的可行性。
- 刘赛男石振国王国涛吴小景
- 关键词：认知网络下一代网络性能评价云模型
- 基于PEPA的云计算资源分配算法性能评价被引量：10
- 2015年
- 资源分配是云计算的核心之一,对云计算资源分配算法的性能进行评价可为云计算平台设计提供指导。讨论了两种云计算资源分配算法,提出了一种基于PEPA的资源分配算法的性能评价模型,该模型通过建立云计算系统中各组件之间的交互关系进行形式化分析和推理,获得了云计算系统性能的评价指标。实验通过分析资源分配过程中不同参数变化对系统性能的影响,结果表明,PEPA模型方法可以直接评估资源分配算法性能的优劣,并能够确定算法性能提升的关键因素,从而减少云平台设计过程的周期。
- 王倩石振国孙万捷刘赛男王国涛
- 关键词：云计算资源分配算法性能评价
- 基于DBN的软件可靠性预测模型的研究被引量：2
- 2016年
- 安全攸关系统广泛应用于交通、工控、航空等与国计民生相关的安全攸关领域,对可靠性有着非常高的要求。而控制软件往往是安全攸关系统的核心,因此对它的可靠性预测精度必须达到很高的要求。将深度置信网络(DBN)应用于软件可靠性增长预测模型(SRPM)的研究。针对DBN中核心模块RBM的无监督学习,采用了动态模式跳转算法(DMH)。该算法通过动态地维护一个模式集,然后借助模式集中模式的跳转来完成RBM中状态的跳转,使RBM的无监督学习具有很高的学习效率。通过与参数动态调整的动态模糊神经网络(SADFNN)、BP神经网络(BPN)以及基于萤火虫算法的BP神经网络(FABP)建立的SRPM进行预测能力的比较,实验结果表明基于DBN建立的SRGM的预测结果精度最高且最稳定。
- 王国涛石振国吴小景
- 关键词：无监督学习
