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)量評價研究

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【摘要】：在云計算蓬勃發(fā)展的今天,云制造也應(yīng)運而生,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。本文以機械制造企業(yè)需求和云服務(wù)特征為切入點,提出了由時間效度、費用效度、可信效度、特性效度和安全效度5個維度構(gòu)成的云服務(wù)質(zhì)量評價指標體系。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)量評價模型。針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度慢、訓練誤差大等缺陷,運用粒子群優(yōu)化算法改進了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)進行訓練和驗證,實例分析結(jié)果表明此評價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 服務(wù)選擇 PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 灰色關(guān)聯(lián)分析
【學位授予單位】：上海應(yīng)用技術(shù)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：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)量評價指標體系的構(gòu)建22-28
• 3.1 指標體系的構(gòu)建原則22-23
• 3.2 云服務(wù)質(zhì)量評價指標體系的設(shè)計23-26
• 3.2.1 指標體系的總體框架23
• 3.2.2 時間效度23
• 3.2.3 費用效度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 差序列與兩級差計算31-32
• 4.1.4 灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)和灰色關(guān)聯(lián)度計算32-34
• 4.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評價模型設(shè)計34-37
• 4.2.1 三層結(jié)構(gòu)設(shè)計34-35
• 4.2.2 算法流程35-36
• 4.2.3 參數(shù)設(shè)計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)量評價模型的實例分析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53-58
• 致謝58-59
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術(shù)論文和參與的科研項目59-60
• 附錄60-61

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本文編號：614207