本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)HMM模型的組合服務(wù)故障診斷方法

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

【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有組合Web服務(wù)診斷模型故障診斷準(zhǔn)確率普遍不高的問(wèn)題,提出一種新穎的基于改進(jìn)隱馬爾可夫模型(Improved-HMM)的故障診斷方法.首先,從組合服務(wù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中提取多維特征序列訓(xùn)練HMM模型.訓(xùn)練過(guò)程中,考慮到基于BW的方法僅在某觀測(cè)條件下進(jìn)行參數(shù)評(píng)估,獲得的參數(shù)準(zhǔn)確度不高,提出基于貝葉斯估計(jì)的學(xué)習(xí)方法,得到更客觀的參數(shù);進(jìn)一步,基于改進(jìn)的HMM模型計(jì)算當(dāng)前特征序列對(duì)應(yīng)的各類(lèi)故障類(lèi)型發(fā)生概率,推斷最有可能的故障類(lèi)型.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法具有較高的診斷率和較低的漏報(bào)率,適合在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中進(jìn)行實(shí)時(shí)故障檢測(cè).
【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 隱馬爾科夫模型 組合Web服務(wù) 故障診斷 貝葉斯估計(jì) 特征序列
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61100028,61272182,61073062,61100027) 新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃項(xiàng)目(NCET-11-0085) 教育部博士點(diǎn)新教師基金資助項(xiàng)目(20110042120034)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.09
【正文快照】： 隨著服務(wù)計(jì)算和云計(jì)算的盛行,越來(lái)越多的服務(wù)出現(xiàn)在Internet上.這些服務(wù)交互執(zhí)行完成更加復(fù)雜的任務(wù),這對(duì)組合服務(wù)穩(wěn)定性和可靠性的要求不斷提高.然而組合服務(wù)依托的Internet運(yùn)行環(huán)境具有動(dòng)態(tài)變化性、不確定性和實(shí)時(shí)性等特性,在使用過(guò)程中難免會(huì)出現(xiàn)故障或失效.而故障的診斷

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