文献

J-GLOBAL ID：201702249922443387   整理番号：17A1651577

連続時間隠れMarkovモデルを用いたソフトウェアエージングモデリングに統計的フレームワーク【Powered by NICT】

A Statistical Framework on Software Aging Modeling with Continuous-Time Hidden Markov Model

著者 (3件)： Okamura Hiroyuki ,  Zheng Junjun ,  Dohi Tadashi
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SRDS  ページ： 114-123  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： システム属性の時系列データからのモデルソフトウェア分解過程への統計的アプローチを考慮した。システムの劣化レベルを表現するために連続時間Markov連鎖(CTMC)モデルを開発した。システム属性分布とCTMCを結合することによって,連続時間隠れMarkovモデル(CT HMM)は,システムの劣化レベルを表現するための基本モデルとして提案した。モデルパラメータを推定するために,CT HMMのためのEMアルゴリズムを開発した。このモデリングの利点は,推定されたモデルは,既存のCTMCベースソフトウェアエージングと若返りモデルに直接適用することである。数値実験では,シミュレートしたデータにより,提案手法の性能を示し,MySQLデータベースシステムにおける実験データとソフトウェア分解過程を推定し実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *隠れMarkovモデル ,  *連続時間系 ,  *モデル ,  *モデリング ,  Markov連鎖 ,  *ソフトウェア
準シソーラス用語： データベースシステム ,  MySQL ,  数値実験 ,  EMアルゴリズム ,  モデルパラメータ ,  時系列データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 連続時間 ,  隠れMarkovモデル ,  統計 ,  フレームワーク