[发明专利]一种基于隐马尔科夫随机场的SaaS软件性能问题识别方法在审
| 申请号： | 201910949267.8 | 申请日： | 2019-10-08 |
| 公开（公告）号： | CN110990236A | 公开（公告）日： | 2020-04-10 |
| 发明（设计）人： | 王蕊;应时;石永奎;贾顺;孙承爱;李美燕 | 申请（专利权）人： | 山东科技大学 |
| 主分类号： | G06F11/34 | 分类号： | G06F11/34 |
| 代理公司： | 北京汇捷知识产权代理事务所(普通合伙) 11531 | 代理人： | 马金华 |
| 地址： | 266590 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于隐马尔科夫随机场的SaaS软件性能问题识别方法，研究基于隐马尔科夫随机场HMRF的SaaS软件性能问题识别模型，利用HMRF构建性能问题的最大后验概率MAP估计模型；建立MAP估计和HNN能量的关系，并提供一个更新规则以保证收敛；设计基于期望最大EM的算法获得估计模型的最优参数，基于观察数据在EM框架中递归估计模型参数。本发明的有益效果在于：系统开销小，能够准确识别出性能问题，确实能够协助运维管理人员恢复SaaS软件的服务能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 隐马尔科夫 随机 saas 软件 性能 问题 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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