1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的快速发展，主机系统作为承载核心业务的关键基础设施，其稳定运行对企事业单位至关重要。
传统的基于人工经验和规则的主机运维方式，面对日益复杂的系统环境和海量运维数据，已难以满足高效、精准、自动化的运维需求。
神经网络作为人工智能领域的核心技术之一，具有强大的数据分析、模式识别和预测能力，为解决主机运维难题提供了新的思路和方法。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，人工智能技术在运维领域的应用研究取得了显著进展，神经网络作为其核心技术之一，在主机运行维护方面也展现出巨大潜力。
1. 国内研究现状
国内学者在基于神经网络的主机运行维护方面进行了一系列探索，并取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括：
1.主机运行维护需求分析与现状调研:首先，深入分析主机运行维护面临的挑战和需求，包括数据量大、故障类型复杂、预警不精准等问题。
其次，调研传统主机运维方法的不足，以及神经网络技术在相关领域的应用现状，为研究方向提供参考。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤:1.文献研究法:通过查阅国内外相关文献，了解主机运行维护现状、神经网络技术及其在运维领域的应用情况，为研究提供理论基础和参考依据。
2.案例分析法:选择典型的主机运行维护场景，深入分析其特点和需求，为模型的设计提供实际依据。
3.模型设计与实现:基于神经网络技术，设计针对主机运行维护特定需求的模型，并进行代码实现和调试。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.模型创新:针对主机运行维护的特定需求，设计更加精准、高效的神经网络模型，例如，结合多种神经网络模型的优势，构建混合模型，以提高模型的预测精度和泛化能力。
2.数据利用:充分利用主机运行维护过程中产生的各种数据，例如，将性能指标、日志信息、告警事件等多源数据进行融合，以提高模型的训练效果和预测精度。
3.应用场景:探索神经网络技术在主机运行维护中的新应用场景，例如，利用神经网络技术进行故障根因分析、资源优化配置等，以提高运维的智能化水平。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 张宏立,宫云战,黎强,等.基于改进型遗传算法的云计算资源调度研究[J].计算机应用研究,2019,36(05):1470-1474,1479.
[2] 孙海龙,李智.基于深度学习的时间序列预测方法综述[J].计算机应用研究,2020,37(12):3553-3561.
[3] 刘洋,王怀震,张帆,等.基于多指标综合评价的云计算资源调度算法[J].计算机应用,2018,38(08):2203-2210.
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