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Web服務(wù)組合的行為推斷診斷方法

發(fā)布時間:2017-09-15 04:02

  本文關(guān)鍵詞:Web服務(wù)組合的行為推斷診斷方法


  更多相關(guān)文章: Web服務(wù) 基于模型診斷 隱馬爾科夫模型 噪音數(shù)據(jù) 歷史數(shù)據(jù) 服務(wù)進程


【摘要】:隨著Web服務(wù)以及Web服務(wù)組合應(yīng)用軟件在分布式網(wǎng)絡(luò)中的廣泛應(yīng)用,Web服務(wù)的規(guī)模和復(fù)雜性也在不斷地增加,這使得服務(wù)在運行過程中可能產(chǎn)生各種故障,因此對服務(wù)系統(tǒng)進行及時的故障診斷與排除越來越重要。為了解決在故障診斷中系統(tǒng)模型不完備和歷史數(shù)據(jù)中存在噪音數(shù)據(jù)這一實際問題,提出一種基于服務(wù)行為模型的行為推斷診斷方法。該方法通過加權(quán)方式結(jié)合多種診斷信息構(gòu)建服務(wù)行為模型,應(yīng)用隱馬爾科夫模型中的解碼思想推斷出與異常執(zhí)行序列最匹配的正常執(zhí)行序列,并與觀察序列進行比較,從而發(fā)現(xiàn)差異定位服務(wù)故障。實驗表明,該方法應(yīng)用包含不同噪音比例的診斷信息進行診斷,其診斷準(zhǔn)確性均高于傳統(tǒng)的服務(wù)故障診斷方法。
【作者單位】: 渤海大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;哈爾濱工業(yè)大學(xué)航天學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】Web服務(wù) 基于模型診斷 隱馬爾科夫模型 噪音數(shù)據(jù) 歷史數(shù)據(jù) 服務(wù)進程
【分類號】:TP393.09
【正文快照】: 到稿日期:2014-05-16返修日期:2014-08-121引言作為動態(tài)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下一種受歡迎的分布式計算模式,對Web服務(wù)組合的研究在商業(yè)業(yè)務(wù)需求的驅(qū)動下不斷地向前發(fā)展。然而,網(wǎng)絡(luò)上的Web服務(wù)數(shù)量急劇增加,組合服務(wù)進程規(guī)模不斷增大,使得在滿足業(yè)務(wù)需求的同時,組合進程的復(fù)雜性也在不斷提

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本文編號:854170

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