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应用系统众多而带来的服务器集群优化问题是有待于网络管理者解决的难题。各种影响服务器性能因素的数值差别较大,因此要对输入特征进行预处理。在建立基于人工智能的服务器优化模型中,采用梯度下降算法,选用适当的学习率,增加神经元个数和隐含层的个数,抑制过拟合,优化网络模型。
基于人工智能的服务器优化研究
【摘 要】
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应用系统众多而带来的服务器集群优化问题是有待于网络管理者解决的难题。各种影响服务器性能因素的数值差别较大,因此要对输入特征进行预处理。在建立基于人工智能的服务器
【机 构】
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吉林工业职业技术学院网络信息中心
【出 处】
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技术与教育
【发表日期】
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2020年4期
【基金项目】
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2019年度吉林工业职业技术学院院级课题“基于深度学习的服务器优化机制研”(课题编号:19ky01),“人工智能在服务器优化中的应用研究”(课题编号:2019JUY016)的研究成果之一
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