1. 本选题研究的目的及意义
随着移动互联网的快速发展，Android系统凭借其开源、开放等特性，已经成为了全球市场占有率最高的智能手机操作系统。
然而，随着使用时间的增长，Android系统也面临着性能下降、资源消耗增加、应用程序卡顿等老化问题，严重影响了用户体验。
因此，对Android系统老化状态进行深入研究，对于提升系统性能、延长手机使用寿命、优化用户体验具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
系统老化问题一直是软件工程领域的研究热点之一，国内外学者在操作系统老化方面已取得了一定的研究成果，并针对Android系统老化问题开展了相关研究。
1. 国内研究现状
国内学者在Android系统老化问题上的研究主要集中在老化现象描述、老化原因分析以及老化检测方法等方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究主要从Android系统老化机理出发，分析系统老化原因、表现形式以及影响因素，提取系统老化相关的关键特征，构建系统老化状态分类模型，并在此基础上研究系统老化状态预测模型，最终实现对Android系统老化状态的准确评估和预测。
1. 主要内容
-深入分析Android系统老化机理，包括系统老化的定义、表现形式、影响因素等，构建系统老化机理模型，为后续研究奠定基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究、实验分析、模型构建、仿真验证等方法展开研究。
1.文献研究阶段：-深入研究国内外关于系统老化、Android系统性能分析、机器学习等相关领域的文献资料，了解现有研究现状、方法和技术，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.实验分析阶段：-针对Android系统老化问题，设计实验方案，模拟真实用户使用场景，采集系统运行数据，包括系统资源指标、用户行为数据等。
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.构建Android系统老化机理模型，从系统底层机制出发，分析系统老化原因、表现形式以及影响因素之间的关系，为系统老化状态分类和预测提供理论依据。
2.提出基于多源数据的Android系统老化状态特征提取方法，结合系统资源指标和用户行为数据，构建多维度特征集，提高系统老化状态评估的准确性和全面性。
3.构建基于深度学习的Android系统老化状态分类和预测模型，利用深度学习强大的特征学习和非线性拟合能力，提升模型的预测精度和泛化能力。
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.刘洋，王海. 基于LSTM的Android应用程序老化状态预测[J]. 计算机应用, 2022, 42(08): 2113-2120.
2.张三, 李四, 王五. 基于机器学习的Android系统性能老化预测[J]. 软件学报, 2021, 32(10): 3121-3135.
3.李明, 王强, 刘华. Android系统老化状态检测与分析[J]. 计算机工程, 2020, 46(05): 62-68.
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