本文關鍵詞：云計算環(huán)境下實體的多屬性高效率評估策略設計

  更多相關文章： 云計算 實體 動態(tài)模糊性 遺傳自適應學習 信任管理

【摘要】：為了解決當前云計算的實體信任評估領域所實施的方法策略無法滿足云計算環(huán)境的動態(tài)模糊性的問題,設計了一種多屬性信任關系的動態(tài)評估模型。該方法以遺傳自適應學習算法為理論基礎,在云計算環(huán)境下的信任管理過程中,針對動態(tài)評估高效率的需求,其既可評估分析信任管理過程實體的多屬性問題,同時可以在持續(xù)的評估過程中自主學習,使其評估分析的執(zhí)行能力逐漸提升,最終能夠滿足上文中闡明的高效性與動態(tài)性的要求。仿真結果顯示,所設計的模型在直接面對實時變化的云計算網(wǎng)絡環(huán)境實體參數(shù)時,可以自適應地調(diào)整評估策略規(guī)則,最終克服了云計算環(huán)境的動態(tài)模糊性,對實體的多個屬性進行了綜合評估。
【作者單位】： 湖北理工學院經(jīng)濟與管理學院;湖北理工學院數(shù)理學院;
【關鍵詞】： 云計算 實體 動態(tài)模糊性 遺傳自適應學習 信任管理
【基金】：國家教育部人文社會科學研究青年基金資助項目(13YJCZH028) 湖北理工學院青年項目(13xjz07Q)
【分類號】：TP18;TP3
【正文快照】： 0引言目前為止,理論界已經(jīng)有許多專家學者嘗試著在云計算應用系統(tǒng)的信任管理領域應用機器學習技術。其中具有代表性的有:Urbano等人[1]在研究過程中把傳統(tǒng)的信任模型與ID3決策樹算法相結合,給出了新的信任合作者選擇方法;Li等人[2]在研究過程中設計了以支持向量機為基礎的信任，

本文編號：664462