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J-GLOBAL ID：202002243217799097   整理番号：20A2589548

仮想機械のエネルギー消費モデルを,LSTM循環ニューラルネットワークによって確立した。【JST・京大機械翻訳】

A method for virtual machine energy consumption model building by LSTM cyclic neural network

著者 (5件)： Chen Jun (貴州師范大学教育学院,貴州貴陽550025) ,  Zhang Jie (貴州師范大学教育学院,貴州貴陽550025) ,  Tian Hongzhen (貴州師范大学教育学院,貴州貴陽550025) ,  Song Chunxiang (貴州師范大学教育学院,貴州貴陽550025) ,  Zou Wenxia (貴州師范大学教育学院,貴州貴陽550025)
資料名： Chuanganqi yu Wei Xitong  (Chuanganqi yu Wei Xitong)
巻： 39  号： 9  ページ： 16-19,23  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3686A  ISSN： 1000-9787  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： クラウドコンピューティングプラットフォームの仮想資源を,仮想資源に対して運転状態パラメータサンプリングを実行するために,グレイ相関解析を用いて,仮想資源に対して,測定粒度として仮想粒子マシンを用いて,研究した。長期記憶(LSTM)循環ニューラルネットワークを用いて,仮想機械エネルギー消費モデルを,クラウドコンピューティングプラットフォームのリアルタイムエネルギー消費を計算するために確立した。WordCountとSortを用いてエネルギー消費量を測定し,エネルギー消費モデルのリアルタイム平均誤差が0.0677であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  エネルギー消費 ,  *仮想機械システム
準シソーラス用語： 長期記憶 ,  相関分析 ,  実時間 ,  クラウドコンピューティング ,  長短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 仮想機械 ,  エネルギー消費 ,  モデル ,  LSTM ,  循環 ,  ニューラルネットワーク