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安卓系统软件老化预测方法研究

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安卓系统软件老化预测方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-16页
  1.1 研究背景及意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-13页
  1.3 研究内容第13-14页
  1.4 论文组织结构第14-16页
第2章 安卓系统软件老化数据预处理和特征提取第16-36页
  2.1 安卓系统软件老化数据采集与预处理第16-28页
    2.1.1 压力生成器设计第17页
    2.1.2 安卓系统性能指标选取和数据采集第17-25页
    2.1.3 基于K-means算法的数据预处理方案设计与实现第25-28页
  2.2 基于Spearman相关系数的特征数据提取第28-35页
    2.2.1 Mann-Kendall趋势分析法第28-29页
    2.2.2 启动时间指标特征提取结果第29-31页
    2.2.3 页面错误数指标特征提取结果第31-33页
    2.2.4 页面错误数与启动时间的特征提取结果对比第33-35页
  2.3 本章小结第35-36页
第3章 基于机器学习算法的安卓系统软件老化预测模型第36-59页
  3.1 机器学习算法与数据标注方法第36-39页
    3.1.1 机器学习算法第36-37页
    3.1.2 基于崩溃现象和趋势分析相结合的数据标注方法第37-39页
  3.2 基于启动时间标注的安卓系统老化预测模型第39-46页
    3.2.1 实验参数设置第39-42页
    3.2.2 实验结果第42-46页
  3.3 基于页面错误数标注的安卓系统老化预测模型第46-54页
    3.3.1 实验参数设置第46-48页
    3.3.2 实验结果第48-51页
    3.3.3 与基于启动时间标注的模型的结果进行对比分析第51-54页
  3.4 基于页面错误数和启动时间的多指标标注的预测模型第54-58页
    3.4.1 实验参数设置第54-56页
    3.4.2 实验结果第56-58页
  3.5 本章小结第58-59页
第4章 总结和展望第59-61页
  4.1 总结第59-60页
  4.2 展望第60-61页
致谢第61-62页
参考文献第62-66页
攻读硕士学位期间主要的工作第66-67页
附录 A第67-75页

本篇论文共75页,点击这进入下载页面
 
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