基于机器学习的VMM内存映像老化机理研究

批准号:
61070006
项目类别:
面上项目
资助金额:
35.0 万元
负责人:
宋擒豹
依托单位:
学科分类:
F0203.软件理论、软件工程与服务
结题年份:
2013
批准年份:
2010
项目状态:
已结题
项目参与者:
侯红、何亮、王广涛、朱晓燕、王超、贾子涵、赵佳
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中文摘要
虚拟机管理器(VMM)是云计算平台的一个关键部件。然而,像所有长时间运行的软件系统一样,VMM内存映像也存在着老化现象(简称软件老化),大大降低了云计算平台的可靠性和可用性。因此,研究VMM内存映像老化机理具有重要的理论意义和实用价值。. 鉴于现有工作没有对软件老化的诱因进行系统的研究,也没有对老化属性进行系统的识别,这些工作要么基于某种往往不总是成立的假设建立老化模型,要么事先假定的老化诱因不总能正确地反映软件老化的真正原因,据此建立的老化预测模型不能准确地刻画老化过程和趋势;为此,拟开展项目以机器学习方法为主要手段,以开源Xen VMM为研究实例和关键技术验证平台,系统地探索导致VMM老化的诱因及其对VMM运行性能的影响模式,研究VMM老化的具体特征及分类方法,建立能够反映老化类型和老化进程的VMM老化模型,研究基于该模型的VMM老化趋势的预测方法,奠定VMM老化自愈的坚实基础。
英文摘要
本项目以机器学习方法为主要手段,以开源Xen VMM为研究实例和关键技术验证平台,系统地探索了导致VMM老化的诱因及其对VMM运行性能的影响模式,研究了VMM老化的具体特征及分类方法,建立了能够反映老化类型和老化进程的VMM老化模型,研究了基于该模型的VMM老化趋势的预测方法,奠定了VMM老化自愈的坚实基础。在包扩TSE和TKDE在内的期刊和会议发表论文22篇,其中SCI收录13篇,EI收录18篇。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
DOI:--
发表时间:2013
期刊:控制与决策
影响因子:--
作者:杜磊;杜星;宋擒豹
通讯作者:宋擒豹
DOI:--
发表时间:2012
期刊:模式识别与人工智能
影响因子:--
作者:何亮;宋擒豹;沈钧毅
通讯作者:沈钧毅
Automatic recommendation of classification algorithms based on data set characteristics
基于数据集特征的分类算法自动推荐
DOI:10.1016/j.patcog.2011.12.025
发表时间:2012-07-01
期刊:PATTERN RECOGNITION
影响因子:8
作者:Song, Qinbao;Wang, Guangtao;Wang, Chao
通讯作者:Wang, Chao
Data Quality: Some Comments on the NASA Software Defect Datasets
数据质量:对 NASA 软件缺陷数据集的一些评论
DOI:10.1109/tse.2013.11
发表时间:2013-09-01
期刊:IEEE TRANSACTIONS ON SOFTWARE ENGINEERING
影响因子:7.4
作者:Shepperd, Martin;Song, Qinbao;Mair, Carolyn
通讯作者:Mair, Carolyn
Boosting-based k-NN learning for software defect prediction
基于Boosting的k-NN学习用于软件缺陷预测
DOI:--
发表时间:2012
期刊:Pattem Recognition and Aitificial Intelligence
影响因子:--
作者:He, Liang;Song, Qin-Bao;Shen, Jun-Yi
通讯作者:Shen, Jun-Yi
基于软件缺陷预测的软件可信性度量方法研究
- 批准号:90718024
- 项目类别:重大研究计划
- 资助金额:50.0万元
- 批准年份:2007
- 负责人:宋擒豹
- 依托单位:
软件项目成本预测方法研究
- 批准号:60673124
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:26.0万元
- 批准年份:2006
- 负责人:宋擒豹
- 依托单位:
国内基金
海外基金
