8个研究背景和意义示例,教你写计算机GRU神经网络论文

今天分享的是关于GRU神经网络的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到GRU神经网络等主题,本文能够帮助到你

服务网格中级联故障预测方法研究与应用

这是一篇关于微服务,服务网格,级联故障,级联关系,GRU神经网络的论文, 主要内容为随着企业应用开发规模的不断扩大,传统的单体架构越发庞大、复杂,已无法满足市场需求。微服务架构凭借其有效的可扩展性、轻量级、敏捷部署、资源隔离等优势,逐步成为主流部署模型。但微服务架构也存在一个不可忽视的问题——级联故障。一个云平台中部署着数量庞大的微服务,这些微服务相互关联,形成一个复杂的关系网,一旦其中一个或两个微服务发生故障,就可能牵连其他微服务,造成大规模故障,导致全局性能下降甚至系统崩溃。为了避免级联故障,需要在故障发生之前进行及时预判,以规避风险。当前微服务系统对级联故障的预测多以服务访问流量及服务监控为参照,预测不精确,存在响应过度或响应不及时的情况,一方面会影响部分服务的访问,另一方面可能加剧级联故障问题。首先,本文分析了级联故障中微服务间的因果关系,提出了一套基于微服务间级联关系感知模型的级联故障预测方法。该方法从微服务负载均衡和资源瓶颈的角度入手,对级联故障的潜在传导路径进行跟踪,以发生级联故障的条件为判定标准,对该路径上的节点和微服务进行分类。然后采用基于时间序列的GRU神经网络进行级联故障预测,并设计了一套基于信息熵的特征选择方法,以降低参数冗余,提高模型预测的准确率。其次,本文搭建了一个微服务管理平台,设计并实现了一个级联故障预测子系统。该平台采用Docker+Kubernetes+Istio的技术架构进行部署,实现了集群管理及服务监控等相关功能模块。故障预测子系统以容器形式部署在服务网格中,与Istio各组件进行交互,搭载了本文提出的级联故障预测方法,能够实现对级联故障的预测和告警。最后,本文进行了系统测试及方法验证。测试了系统各功能模块的可用性,通过对比试验进行了方法验证,实验表明本文的方法能够对级联故障实现准确的预测,保证系统的高效运行。

服务网格中级联故障预测方法研究与应用

基于深度学习的餐饮店铺推荐系统的设计与实现

这是一篇关于深度学习,情感分析,双向编码器,GRU神经网络,推荐系统的论文, 主要内容为伴随着居民生活水平的不断提高以及餐饮行业规模的扩大,各种生活服务电商平台不断崛起,餐饮品类平台的评论数量逐年增多。如何利用好这些数据,并从中高效、准确地分析出有价值的信息,成为近些年的研究热点。针对此类问题,本文设计并实现了一款餐饮店铺推荐系统,该系统能够根据评论得出用户情感偏好,融合多种特征为推荐依据,向用户推荐就餐店铺。本文主要完成的工作如下:首先,经过对数据收集的有关知识与技能进行深入研究,编制了一个基于Scrapy的爬虫程序,完成了抓取Yelp平台中实验所需的大量数据,并考虑到了实验成本,最后选定了可行的预处理方法,以评论数据为例实现了分词和去停用词的操作。其次,规划了文本情感分析任务流程,详细分析并研究了传统分类模型的原理和不足,根据各国学者在文本表示领域取得优异成绩,选择恰当的文本向量表示方法,研究了基于Transformer的双向编码器表示(BERT)模型,并在BERT模型基础上,加入了门控机制和注意力机制以提取文本特征。分析了模型提取文本特征的方式以及编码原理,针对循环神经网络无法体现时间序列信息的问题特点不足提供了解决方案。实验表明,进行改进的情感分析模型的准确率和召回率均有所提升。再次,针对推荐系统的工作流程和实验数据的句式结构特点,提出了基于深度学习的餐饮店铺推荐模型。对评论文本进行情感倾向分析后,得出用户偏好,再将融合用户和店铺属性的特征送入推荐模型中,并且利用BERT模型、门控循环单元Gated Recurrent Unit(GRU)模型和注意力机制得到文本情感偏好,使用双塔模型得到数据表示,最后将多特征送入IDA模型实现特征融合。实验表明,此方案设计的推荐模型较对比模型的准确率提升了0.42%,因此该方案具有可行性。最后,使用Django框架根据系统的总体设计方法,对具体的功能模块加以实现。在系统的主界面直观显示的同时,也确保了餐厅店铺推荐系统能够快捷、准确操作。

藏语实体关系抽取研究

这是一篇关于实体关系抽取,BP神经网络,词向量,注意力机制,GRU神经网络的论文, 主要内容为互联网数据的爆炸式增长,使得研究热点更多转向Web内容结构化分析[4]。在自然语言处理领域的研究中,知识图谱(KnowledgeGraph)已经变成了一个热点。在信息检索、问答系统以及知识库构建等研究中知识图谱提供了完善的资源与支撑,但少数民族语言知识图谱的构建才刚刚起步,所有藏语信息以文本显示为主。如果将藏语知识以结构化形式表示,那么将会有利于藏语知识的结构化分析和深度挖掘。所以藏语实体关系抽取成为需要研究的方向之一。其中英、汉语言实体关系抽取有公开的语料和很多研究方法,但是藏语在这方面的研究还没有公开的语料,而且很多方法没有使用到藏语实体关系抽取研究中。所以本文针对藏语实体关系抽取进行了研究及分析,主要内容如下:1)本文提出了一种基于模板和BP神经网络的藏语实体关系抽取方法。我们选取实体位置特征、实体之间的距离特征、实体及周围词特征以及关键词的特征来进一步进行向量化,其中实体及周围词词汇特征和关键词特征用TF-IDF值来表示。由于藏语的部分语料在句式上有一定的相似性,本文提出将构建的藏语模板融合到BP神经网络模型中。实验证明,F1值达到了74.29%,相比支持向量机方法提高了 1.97%。2)本文提出了一种通过使用优化词向量的GRU神经网络模型来进行藏语实体关系抽取的方法。在模型的训练中我们加入了优化的词向量,在传统的词向量模型中结合藏语音节向量、音节位置向量、词性向量等特征对词向量进一步优化,并且选取了藏语词汇特征和藏语句子特征。实验证明使用优化词向量,F1值达到了 78.43%。3)在优化词向量的GRU神经网络模型的基础上引入了的Attention机制,Attention机制影响关键词的权重来突出关键词和优化特征提取进一步提高效果。用该模型在藏语实体关系抽取任务上对其做出评估实验。通过与其他模型做比较,表明该模型是有效的,F1值最终达到了 81.46%。

改进GRU神经网络的商业银行微服务访问量预测研究

这是一篇关于哈里斯鹰算法,GRU神经网络,参数调整,微服务调用量,金融科技的论文, 主要内容为目前商业银行核心系统微服务架构普遍采用系统冗余部署方式,微服务访问存在瞬时高并发难以预测的问题。针对商业银行核心系统微服务预测的问题提出一种基于改进GRU组合神经网络预测模型。首先,在GRU神经网络构建过程中引入哈里斯鹰算法,采取对参数E的振幅逐步衰减调控机制和二分法局部增强策略,弥补了算法容易落入局部陷阱的缺陷,提高算法求解精度;其次,利用改进后的哈里斯鹰算法对GRU神经网络的参数进行迭代寻优;最后,将该神经网络模型应用在银行核心系统的微服务访问量预测分析方面,并基于某银行生产运营数据进行预测分析。实验结果表明:在微服务需求量预测方面,传统时间序列属性数据预测算法ARIMA会产生较大误差,原始GRU预测数据的误差比ARIMA算法误差减少79%,而改进后的GRU组合神经网络模型的误差下降到原始GRU预测数据误差的17%以内。数据表明该预测组合模型具备高精度、高稳定性的特点。该论文有图17幅,表10个,参考文献52篇。

Spring Cloud负载均衡优化技术研究

这是一篇关于微服务,Spring Cloud,负载均衡,负载预测,GRU神经网络的论文, 主要内容为微服务架构克服了单体架构的缺点,增强了应用系统的可扩展性、高并发性、高可用性,降低了开发、部署、伸缩的成本。Spring Cloud作为一种主流的微服务框架,已被广泛应用于微服务架构应用中。服务粒度的降低为应用系统的负载均衡带来了更大的挑战,然而目前Spring Cloud在负载均衡方面仍存在不足:(1)微服务感知阶段的微服务可用性不确定与负载数据滞后问题,导致负载均衡器调用到不可用微服务或出现负载不均情况;(2)微服务调用阶段忽略微服务调用链的整体状态,只根据单个微服务的运行情况进行调用。本文针对目前Spring Cloud中负载均衡存在的不足,对Spring Cloud负载均衡优化技术进行研究。首先,针对微服务感知阶段的微服务可用性不确定与负载数据滞后问题,本文提出了一种基于负载预测的微服务感知模型LP-Perception Model。该模型根据微服务运行时的负载评价指标数据计算综合负载,基于注意力机制的GRU神经网络进行负载预测,使得后续负载均衡算法根据负载预测值进行负载均衡,减轻了负载滞后造成的影响。使用自定义健康状态判断微服务的可用性,提高了请求成功率。其次,针对微服务调用阶段忽略微服务调用链整体状态的问题,本文提出了一种基于微服务调用链与负载预测的负载均衡算法(Microservices Call Chain and Load Prediction Based Load Balancing Algorithm,简称MCLPA)。该算法以优化微服务调用链的调用代价与负载均衡度为目标,使用退火-遗传算法进行微服务调用链寻优。该算法实现了较优的微服务实例调用方案,减少了请求响应时间,进一步提升了Spring Cloud微服务应用的资源利用率与执行效率。最后,本文将LP-Perception Model和MCLPA集成为负载均衡模块LPLoad Balancer,基于LPLoad Balancer对Spring Cloud进行了二次开发。使用性能测试工具Jmeter模拟不同并发量的线程发起请求,通过与原生Spring Cloud负载均衡模块的性能对比测试验证了本文研究工作的有效性。