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基于改進HMM模型的組合服務故障診斷方法

發(fā)布時間:2017-10-06 22:03

  本文關鍵詞:基于改進HMM模型的組合服務故障診斷方法


  更多相關文章: 隱馬爾科夫模型 組合Web服務 故障診斷 貝葉斯估計 特征序列


【摘要】:針對現(xiàn)有組合Web服務診斷模型故障診斷準確率普遍不高的問題,提出一種新穎的基于改進隱馬爾可夫模型(Improved-HMM)的故障診斷方法.首先,從組合服務監(jiān)測數(shù)據(jù)中提取多維特征序列訓練HMM模型.訓練過程中,考慮到基于BW的方法僅在某觀測條件下進行參數(shù)評估,獲得的參數(shù)準確度不高,提出基于貝葉斯估計的學習方法,得到更客觀的參數(shù);進一步,基于改進的HMM模型計算當前特征序列對應的各類故障類型發(fā)生概率,推斷最有可能的故障類型.實驗結果表明,提出的方法具有較高的診斷率和較低的漏報率,適合在網(wǎng)絡環(huán)境中進行實時故障檢測.
【作者單位】: 東北大學信息科學與工程學院;
【關鍵詞】隱馬爾科夫模型 組合Web服務 故障診斷 貝葉斯估計 特征序列
【基金】:國家自然科學基金資助項目(61100028,61272182,61073062,61100027) 新世紀優(yōu)秀人才支持計劃項目(NCET-11-0085) 教育部博士點新教師基金資助項目(20110042120034)
【分類號】:TP393.09
【正文快照】: 隨著服務計算和云計算的盛行,越來越多的服務出現(xiàn)在Internet上.這些服務交互執(zhí)行完成更加復雜的任務,這對組合服務穩(wěn)定性和可靠性的要求不斷提高.然而組合服務依托的Internet運行環(huán)境具有動態(tài)變化性、不確定性和實時性等特性,在使用過程中難免會出現(xiàn)故障或失效.而故障的診斷

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本文編號:985228

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