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基于Ganglia和Nagios的云计算平台智能监控系统 被引量：2
1
作者 张小银 陈国胜 《安徽理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第4期69-74,共6页
随着现代数据中心云计算规模日益增长,云计算平台的智能运维管理面临较大挑战,尤其在实时监控领域方面。首先对云计算监控技术进行了深入分析和研究,然后在开源云计算平台Hadoop环境下,将Ganglia和Nagois两种开源监控软件进行整合,并利... 随着现代数据中心云计算规模日益增长,云计算平台的智能运维管理面临较大挑战,尤其在实时监控领域方面。首先对云计算监控技术进行了深入分析和研究,然后在开源云计算平台Hadoop环境下,将Ganglia和Nagois两种开源监控软件进行整合,并利用移动飞信来实现对云计算平台的实时监控。实验结果表明,该系统可对云计算平台内主机和服务以及运行环境的各项性能指标进行全方位监控,实现对故障的实时预警和报警,使得管理人员能准确定位、实时处理云平台异常情况,从而提高了云平台的服务质量,有较好的应用价值。 展开更多
关键词 云计算 HADOOP 性能指标 监控系统
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基于谱聚类与支持向量机的高校经济困难学生认定方法研究 被引量：2
2
作者 莫媛媛 顾明言 张辉宜 《中国教育信息化》 2017年第15期48-51,共4页
为解决当前高校在家庭经济困难学生认定方面缺少直观数据佐证的问题,本文基于在校学生的一卡通消费数据,结合谱聚类算法与支持向量机的优点,探索了一种数据量化的家庭经济困难学生认定方法。首先,对原始数据的每笔消费记录进行标记并采... 为解决当前高校在家庭经济困难学生认定方面缺少直观数据佐证的问题,本文基于在校学生的一卡通消费数据,结合谱聚类算法与支持向量机的优点,探索了一种数据量化的家庭经济困难学生认定方法。首先,对原始数据的每笔消费记录进行标记并采用谱聚类算法对预处理后的学生消费数据进行聚类分析;然后依据聚类结果生成数据筛选规则,剔除离群样本,提取有效的日常消费数据;最后,选取不同的特征构建特征向量并输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)中训练家庭经济困难学生认定模型。实验结果表明,本文研究的方法能准确地区分出在校生的经济困难程度,在校生的消费信息能较客观地反映出学生的家庭经济情况,该方法将为高校经济困难学生认定工作提供一种有效的辅助手段。 展开更多
关键词 谱聚类算法 特征提取 SVM 经济困难学生认定模型
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基于高斯模型的随机采样网络数据重构的研究
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作者 王倩 吴宣够 《滁州学院学报》 2016年第2期23-26,共4页
现有基于压缩感知的网络数据收集需要网络中所有节点参与单个测量值收集,由于网络丢包、数据易错性、网络节能等原因导致很难满足现有压缩感知理论的要求。本文提出一种基于高斯扩散模型的随机采样网络数据重构方法,既能有效压缩待收集... 现有基于压缩感知的网络数据收集需要网络中所有节点参与单个测量值收集,由于网络丢包、数据易错性、网络节能等原因导致很难满足现有压缩感知理论的要求。本文提出一种基于高斯扩散模型的随机采样网络数据重构方法,既能有效压缩待收集网络数据,又能精确恢复未采样数据。真实网络数实验结果表明该方法的有效性,同时为基于压缩感知的随机采样数据收集提供参考。 展开更多
关键词 压缩感知 传感器网络 随机投影 高斯扩散模型
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