神经网络在计算系统软件抗衰重启技术中的应用研究

摘要：

将神经网络应用于计算系统的抗衰重启技术中,以实现细粒度的软件抗衰,可以更大程度地增强软件抗衰的智能化,提高抗衰效率及准确性,进一步降低抗衰开销,提高软件可靠性.判定模块重启相关性及模块可达集是实施细粒度软件抗衰策略的关键环节.文中结合神经网络工作原理,构建了判定模块间重启相关度及模块可达集的神经网络结构模型.该模型根据软件系统中模块间的控制、调用及数据访问关系,通过分析模块间的耦合程度和重启相关性的相关理论及其之间的关系,制定模块重启相关度和模块可达集的判定算法,最终完成系统模块间重启相关度及模块可达集的判定任务,从而为实现智能化细粒度软件抗衰提供支持.

关键词：软件抗衰、抗衰粒度、重启相关度、神经网络

所属期刊栏目：31

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目 60273035

在线出版日期：2008-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1268-1275