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基于AHP-RBF的分布式大数据系统风险预测方法
- 专利权人:
- 厦门大学;林凡
- 发明人:
- 林凡,王备战,吴鹏程,夏侯建兵
- 申请号：
- CN201510414923.6
- 公开号：
- CN104978612A
- 申请日:
- 2015.07.15
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2015
- 代理人:
- 何家富
- 摘要：
- 本发明公开一种基于AHP-RBF的分布式大数据系统风险预测方法，包括如下步骤：步骤1：采用AHP方法构建云计算虚拟机的单点风险描述模型；步骤2：用RBF神经网络实现AHP的风险指标的预测；RBF神经网络包含3层：第一层是输入层，由信号源节点组成；第二层为隐含层，该层所含的神经元数目是由具体问题而定的；第三层为输出层，主要是对输入模式做出响应；步骤3：采用MRPGA算法对RBF神经网络的隐含层优化，实现RBF神经网络对云计算虚拟机的单点风险预测；首先采用混合递阶遗传算法训练RBF神经网络，其将递阶遗传算法与递推最小二乘法相结合，利用递阶遗传算法确定RBF神经网络的结构、隐含层节点的中心和宽度，同时用递推最小二乘法对隐含层和输出层之间的连接权值进行构造。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
