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云制造環(huán)境下基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云服務(wù)質(zhì)量評價(jià)研究

發(fā)布時(shí)間:2017-08-03 11:33

  本文關(guān)鍵詞:云制造環(huán)境下基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云服務(wù)質(zhì)量評價(jià)研究


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【摘要】:在云計(jì)算蓬勃發(fā)展的今天,云制造也應(yīng)運(yùn)而生,制造云服務(wù)也呈現(xiàn)飛躍發(fā)展,而如何從大量功能類似,但服務(wù)質(zhì)量各異的制造云服務(wù)中選擇最佳云服務(wù)已成為企業(yè)用戶面臨的首要問題。問題的關(guān)鍵是如何綜合評價(jià)云服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量,這也是制造云服務(wù)研究領(lǐng)域亟待解決的問題。本文以機(jī)械制造企業(yè)需求和云服務(wù)特征為切入點(diǎn),提出了由時(shí)間效度、費(fèi)用效度、可信效度、特性效度和安全效度5個(gè)維度構(gòu)成的云服務(wù)質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系。隨后將灰色關(guān)聯(lián)分析的結(jié)果作為期望輸出,建立了基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的完善、有效的云服務(wù)質(zhì)量評價(jià)模型。針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度慢、訓(xùn)練誤差大等缺陷,運(yùn)用粒子群優(yōu)化算法改進(jìn)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,使模型尋優(yōu)速度快,且網(wǎng)絡(luò)具有很好的泛化能力。最后利用MATLAB對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證,實(shí)例分析結(jié)果表明此評價(jià)模型具有較高的可行性和合理性。本文的研究,可以為企業(yè)用戶選擇最佳云服務(wù)提供決策參考和建設(shè)性意見。
【關(guān)鍵詞】:云制造 云服務(wù)質(zhì)量評價(jià) 服務(wù)選擇 PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 灰色關(guān)聯(lián)分析
【學(xué)位授予單位】:上海應(yīng)用技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TP393.09;TP183
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第1章 緒論9-15
  • 1.1 研究背景及意義9
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-12
  • 1.2.1 云制造相關(guān)研究9-10
  • 1.2.2 云服務(wù)質(zhì)量評價(jià)及優(yōu)選相關(guān)研究10-12
  • 1.3 研究內(nèi)容和研究方法12-14
  • 1.3.1 研究內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)12-13
  • 1.3.2 研究方法與技術(shù)路線13-14
  • 1.4 創(chuàng)新點(diǎn)14-15
  • 第2章 相關(guān)理論概述15-22
  • 2.1 灰色關(guān)聯(lián)分析概述15-16
  • 2.1.1 灰色關(guān)聯(lián)分析基本概念15-16
  • 2.1.2 灰色關(guān)聯(lián)分析的基本特征16
  • 2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述16-19
  • 2.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介16-17
  • 2.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理17-19
  • 2.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)缺點(diǎn)19
  • 2.3 粒子群算法(PSO)概述19-21
  • 2.3.1 粒子群算法的簡介19-20
  • 2.3.2 粒子群算法的基本原理20-21
  • 2.4 本章小結(jié)21-22
  • 第3章 云服務(wù)質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建22-28
  • 3.1 指標(biāo)體系的構(gòu)建原則22-23
  • 3.2 云服務(wù)質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)23-26
  • 3.2.1 指標(biāo)體系的總體框架23
  • 3.2.2 時(shí)間效度23
  • 3.2.3 費(fèi)用效度23-24
  • 3.2.4 可信效度24
  • 3.2.5 特性效度24-25
  • 3.2.6 安全效度25-26
  • 3.3 本章小結(jié)26-28
  • 第4章 基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云服務(wù)質(zhì)量評價(jià)模型的建立28-41
  • 4.1 灰色關(guān)聯(lián)分析28-34
  • 4.1.1 確定參考數(shù)列28-29
  • 4.1.2 無量綱化處理29-31
  • 4.1.3 差序列與兩級差計(jì)算31-32
  • 4.1.4 灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)和灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算32-34
  • 4.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評價(jià)模型設(shè)計(jì)34-37
  • 4.2.1 三層結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)34-35
  • 4.2.2 算法流程35-36
  • 4.2.3 參數(shù)設(shè)計(jì)36-37
  • 4.3 利用PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型37-40
  • 4.3.1 優(yōu)化基本思想37
  • 4.3.2 算法流程37-38
  • 4.3.3 參數(shù)設(shè)計(jì)38-40
  • 4.4 本章小結(jié)40-41
  • 第5章 基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云服務(wù)質(zhì)量評價(jià)模型的實(shí)例分析41-50
  • 5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型41-44
  • 5.2 PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型44-47
  • 5.3 優(yōu)化前后模型比較分析47-48
  • 5.4 本章小結(jié)48-50
  • 第6章 總結(jié)與展望50-53
  • 6.1 總結(jié)50
  • 6.2 展望50-53
  • 參考文獻(xiàn)53-58
  • 致謝58-59
  • 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和參與的科研項(xiàng)目59-60
  • 附錄60-61

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7 本報(bào)記者 別坤;云制造落地需補(bǔ)充“養(yǎng)分”[N];計(jì)算機(jī)世界;2013年

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9 記者 陶敦普;“云制造”走下云端 飄入東莞[N];東莞日報(bào);2011年

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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3 于立云;云制造環(huán)境下產(chǎn)品研發(fā)組織模式研究[D];天津理工大學(xué);2015年

4 劉雨;模糊時(shí)序Petri網(wǎng)服務(wù)組合方法研究[D];沈陽理工大學(xué);2015年

5 鄭衛(wèi);云制造模式下的云資源服務(wù)優(yōu)化調(diào)度研究[D];浙江大學(xué);2015年

6 夏軍;面向中小型企業(yè)的云制造服務(wù)平臺研發(fā)[D];西南科技大學(xué);2015年

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本文編號:614207

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