基于SOA架構(gòu)的服務(wù)系統(tǒng)能夠?qū)⒎⻊?wù)集成起來(lái)滿(mǎn)足用戶(hù)需要。但服務(wù)系統(tǒng)是松散耦合的軟件應(yīng)用,它運(yùn)行在動(dòng)態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,其可靠性會(huì)因?yàn)槲恢�、通信鏈路等外部原因以及服�?wù)自身內(nèi)部原因發(fā)生波動(dòng)。預(yù)測(cè)服務(wù)系統(tǒng)的可靠性能提前了解系統(tǒng)可靠性狀態(tài),從而預(yù)防突發(fā)情況發(fā)生,確保服務(wù)系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。因此,在服務(wù)計(jì)算領(lǐng)域,服務(wù)系統(tǒng)的可靠性預(yù)測(cè)已成為研究熱點(diǎn)。目前服務(wù)系統(tǒng)可靠性預(yù)測(cè)方法大都研究如何提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,但忽略了可靠性預(yù)測(cè)具有較強(qiáng)的時(shí)效性。本文對(duì)服務(wù)系統(tǒng)可靠性預(yù)測(cè)進(jìn)行深入研究,目的是在提高服務(wù)系統(tǒng)可靠性預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性同時(shí)能提高預(yù)測(cè)效率,從而保證服務(wù)系統(tǒng)穩(wěn)定性。本文在對(duì)服務(wù)系統(tǒng)可靠性預(yù)測(cè)方法進(jìn)行分析總結(jié)的基礎(chǔ)上,提出了一個(gè)基于核心組件辨識(shí)的服務(wù)系統(tǒng)可靠性預(yù)測(cè)框架。重點(diǎn)研究了服務(wù)系統(tǒng)核心組件辨識(shí)方法和服務(wù)系統(tǒng)可靠性預(yù)測(cè)方法。提出了基于改進(jìn)加權(quán)LeaderRank算法的核心組件辨識(shí)方法,該方法通過(guò)綜合考慮服務(wù)依賴(lài)關(guān)系、服務(wù)熱度和服務(wù)傳播能力等因素,依據(jù)服務(wù)系統(tǒng)組件的重要性辨識(shí)出核心組件,提高了組件辨識(shí)的準(zhǔn)確性。在服務(wù)系統(tǒng)可靠性預(yù)測(cè)過(guò)程中,首先提出了基于A(yíng)ttention-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)系統(tǒng)組件可靠性預(yù)測(cè)模... 

【文章來(lái)源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：73 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１中，服務(wù)注冊(cè)中心是服務(wù)請(qǐng)求者與服務(wù)提供者的中介，服務(wù)提供者可以使??用ＷＳＤＬ描述Ｗｅｂ服務(wù)的功能，將服務(wù)根據(jù)ＵＤＤＩ規(guī)范在注冊(cè)中心里注冊(cè)，注冊(cè)中心??

中具有記憶性，它形成記憶的原因在于網(wǎng)絡(luò)的隱藏層節(jié)點(diǎn)之間是連接??的，其隱藏層不是僅對(duì)當(dāng)前輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，而是將上一時(shí)刻隱藏層的輸出和當(dāng)前??的輸入共同作為該時(shí)刻隱藏層的輸入。利用記憶特性，循神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能更好挖掘并利用??時(shí)序數(shù)據(jù)特征。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層展開(kāi)圖如下所示。??〇??？?〇Ｍ?〇ｔ?０ｔ＋丨??Ａ?個(gè)個(gè)個(gè)??ｙ?Ｖ?Ｖ?Ｖ??ｈＣ〇?＾?＾〇－￣￣＂〇－＂Ｏ－－??ｗ?ｗ?ｗ?ｗ??ｕ??ｕ?ｕ?ｕ??ｘ?Ｘｔ－１?ｘｔ?Ｘｔ＋ｌ??圖２．?２循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)展幵圖??Ｆｉｇ．?２．２?ＲＮＮ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｅｘｐａｎｓｉｏｎ?ｄｉａｇｒａｍ??如圖２．２所示的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展開(kāi)結(jié)構(gòu)中，／－Ａ?＋?／為時(shí)間序列，ｘ為當(dāng)前時(shí)刻??的輸入信息，Ｆ為上一時(shí)刻隱藏層輸入的權(quán)重，Ｖ為當(dāng)前時(shí)刻輸入樣本的權(quán)甫，＾為輸??出信息的權(quán)重。根據(jù)展開(kāi)圖可以看出當(dāng)前時(shí)刻隱含層的輸入為丨：時(shí)刻隱禽Ｕ的輸出和??１１??

?基于核心組件辨識(shí)的服務(wù)系統(tǒng)可靠性預(yù)測(cè)研究???魯＃魯豢？攀魯參參??？?’螓?縿鏺＇■麟??？?’?．?：５?＿?？＇馨＃??？＊，Ｖ??圖４．?５出行服務(wù)系統(tǒng)服務(wù)依賴(lài)圖??Ｆｉｇ．?４．５?ＳＤＧＳ?ｏｆ?ｔｒａｖｅｌ?ｓｅｎｄｅｅ－ｏｒｉｅｎｔｅｄ?ｓｙｓｔｅｍｓ??４．?５．?２實(shí)驗(yàn)對(duì)比與分析??（１）出行服務(wù)系統(tǒng)組件結(jié)構(gòu)、功能重要性度量分析??出行服務(wù)系統(tǒng)ＳＤＧＳ節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)重要性能說(shuō)明該組件與其他組件間依賴(lài)關(guān)系，結(jié)構(gòu)??重要性是影響組件重要性排名的一個(gè)重要因素［４７］。本節(jié)使用度中心性［４８］、中介中心性［４９］、??緊密中心性［５Ｑ］三個(gè)指標(biāo)度量出行服務(wù)系統(tǒng)ＳＤＧＳ節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)重要性。其中度值分布如圖??４．６所示，中介中心性值分布如圖４．７所示，緊密中心性值分布如圖４．８所示。??０．５?■??０?「ｗ．—ｔ?「■?—?．．ｉ?１?ｒ￣—｜?１?１?［?］?１?１—ｉ?１?１?１；—｜?ｊ?１?１?１?ｊ?１?１?：?１?，??１?２?３?４?５?６?７?８?９?１０?１１?１２?１３?１４?１５?１６?１７?１８?１９?２０?２１?２２?２３?２４?２５?２６?２７?２８??服務(wù)節(jié)點(diǎn)編號(hào)??圖４．?６出行服務(wù)系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)度值分布圖??Ｆｉｇ．?４．６?Ｎｏｄｅ?ｄｅｇｒｅｅ?ｖａｌｕｅ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｏｆ?ｔｒａｖｅｌ?ｓｅｍｃｅ－ｏｒｉｅｎｔｅｄ?ｓｙｓｔｅｍｓ??－３２－??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]基于深度學(xué)習(xí)的自然場(chǎng)景圖像文本檢測(cè)[D]. 黃家冕.西安電子科技大學(xué) 2018
[3]基于微博互連的高校知識(shí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及影響力研究[D]. 王旭.華中師范大學(xué) 2018
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