|
|
|
|
云环境下虚拟机实时异常检测关键技术研究 |
| |
| 论文目录 |
| |
| 摘要 | 第4-5页 | | Abstract | 第5-6页 | | 第一章 绪论 | 第7-12页 | | 1.1 研究背景和意义 | 第7-8页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 | | 1.3 研究目的与主要工作 | 第10页 | | 1.4 论文组织结构 | 第10-12页 | | 第二章 相关技术概述 | 第12-20页 | | 2.1 云计算及虚拟化技术 | 第12-15页 | | 2.1.1 云计算概述 | 第12-14页 | | 2.1.2 虚拟化技术 | 第14-15页 | | 2.2 异常的类型及异常检测技术 | 第15-19页 | | 2.2.1 异常类型 | 第15-17页 | | 2.2.2 异常检测的方法 | 第17-18页 | | 2.2.3 异常检测方法性能评价指标 | 第18-19页 | | 2.3 本章小结 | 第19-20页 | | 第三章 云环境下虚拟机异常检测框架设计 | 第20-28页 | | 3.1 云环境下虚拟机异常检测的挑战 | 第20-21页 | | 3.2 云环境下虚拟机的运行环境属性和性能属性 | 第21-22页 | | 3.3 云环境下虚拟机异常检测的总体设计 | 第22-26页 | | 3.4 云环境下虚拟机异常检测流程 | 第26-27页 | | 3.5 本章小结 | 第27-28页 | | 第四章 实时异常检测关键技术研究 | 第28-48页 | | 4.1 基于核方法的特征提取算法研究 | 第28-36页 | | 4.1.1 虚拟机性能指标数据特征提取形式化描述 | 第29-30页 | | 4.1.2 基于主成分分析(PCA)的特征提取算法 | 第30-34页 | | 4.1.3 基于核方法的核主成分分析(KPCA)的特征提取算法 | 第34-36页 | | 4.2 基于SVM的实时虚拟机异常检测算法 | 第36-47页 | | 4.2.1 虚拟机异常检测形式化描述 | 第37页 | | 4.2.2 SVM的基本原理及SMO算法 | 第37-40页 | | 4.2.3 基于OnlineLASVM的实时异常检测算法 | 第40-42页 | | 4.2.4 SVM的参数寻优技术 | 第42-45页 | | 4.2.5 不平衡样本集的处理技术 | 第45-47页 | | 4.3 本章小结 | 第47-48页 | | 第五章 数据获取与实验分析 | 第48-57页 | | 5.1 实验平台搭建和数据获取 | 第48-51页 | | 5.1.1 平台搭建 | 第48页 | | 5.1.2 背景应用 | 第48-49页 | | 5.1.3 异常注入 | 第49页 | | 5.1.4 数据获取 | 第49-51页 | | 5.2 实验及分析 | 第51-56页 | | 5.2.1 数据降维对比实验分析 | 第51-53页 | | 5.2.2 异常检测对比实验分析 | 第53-56页 | | 5.3 本章小结 | 第56-57页 | | 第六章 总结与展望 | 第57-59页 | | 6.1 全文总结 | 第57-58页 | | 6.2 全文展望 | 第58-59页 | | 致谢 | 第59-60页 | | 参考文献 | 第60-63页 | | 附录 | 第63-64页 | | 图版 | 第64-66页 |
|
|
|
|
论文编号BS4062820，这篇论文共66页
会员购买按0.35元/页下载，共需支付23.1元。 直接购买按0.5元/页下载，共需要支付33元 。 |
 |
 |
我还不是会员，注册会员！
会员下载更优惠!充值送钱！ |
我只需要这篇，无需注册！
直接网上支付，方便快捷！ |
|
|
|
版权申明：本目录由www.jylw.com网站制作，本站并未收录原文，如果您是作者，需要删除本篇论文目录请通过QQ或其它联系方式告知我们，我们承诺24小时内删除。 |
|
|
广告服务