混合核函数改进的SOM算法在虚拟资源监控中的高效应用

本文主要探讨了在资源状态监控技术中，如何利用混合核函数改进自组织映射（Self-Organizing Map, SOM）算法来提高性能。研究者胡秀妮、孙斌和谷利泽针对在虚拟计算环境中资源状态监控的需求，发现传统的K近邻算法（K-Nearest Neighbor, KNN）计算复杂度高，而传统的SOM算法对于非线性计算资源数据的分类效果不够理想，尤其是在数据量增加时，监控效果受到限制。 为解决这些问题，论文提出了一个创新的基于混合核函数的SOM算法。混合核函数结合了不同类型的核函数，如高斯核、多项式核等，旨在增强算法对复杂数据结构的理解和处理能力。这种改进使得算法能够更有效地处理资源数据，提高分类精度，并且在资源状态评估上达到更高的准确性和告警效率。 通过在IVCE（In-Virtualized Computing Environment）平台上的实际应用，实验结果显示，新提出的混合核函数SOM算法相较于传统的SOM和KNN方法，不仅提高了告警命中率，而且提高了资源状态识别的准确性。这表明该算法在处理大规模虚拟资源状态监控任务时具有显著的优势，有助于及时发现和预警资源异常情况，从而确保系统的稳定运行和资源的有效管理。 该研究的创新点在于将混合核函数理论与资源状态监控技术相结合，为虚拟计算环境下的资源管理提供了一种高效且精准的解决方案，对于提升IT资源管理的智能化水平具有重要意义。此外，研究还得到了国家自然科学基金（61502048）的支持，显示出该领域科研团队对这一问题的深入探究和投入。 总结来说，本文的工作主要贡献在于： 1. 提出了一种混合核函数的SOM算法，优化了资源状态监控技术，适用于大规模虚拟计算环境。 2. 通过实验验证了算法在IVCE平台上的优越性能，提升了告警准确性和效率。 3. 对于IT资源管理和监控领域的实践者来说，提供了新的工具和技术参考。 未来的研究可以进一步探索如何在其他复杂的IT系统中推广和优化这一混合核函数SOM算法，以适应不断发展的技术环境。