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      基于最小均方算法的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)方案

      2017-12-06 10:16:09
      汽車文摘 2017年12期
      關(guān)鍵詞:均方調(diào)用服務(wù)質(zhì)量

      基于最小均方算法的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)方案

      云計(jì)算在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)中起著至關(guān)重要的作用,云計(jì)算服務(wù)的質(zhì)量直接影響了IIoT的可用性。所以,需要選擇最合適的Web服務(wù)。

      基于IIoT的系統(tǒng)通常采用三層架構(gòu),這樣的系統(tǒng)必須能夠基于服務(wù)質(zhì)量動(dòng)態(tài)地發(fā)現(xiàn)和檢索最佳的Web服務(wù)。通常評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)和云計(jì)算服務(wù),采用一套定義好的服務(wù)質(zhì)量(QoS)標(biāo)準(zhǔn),通過分析大量與QoS有關(guān)的數(shù)據(jù),來描述和區(qū)分功能類似的Web服務(wù)。因此,為了充分評(píng)估所有可用Web服務(wù)的QoS,用戶必須調(diào)用所有可用Web服務(wù),獲得QoS,否則獲得不到?jīng)]有調(diào)用服務(wù)的QoS值。

      如果可用的Web服務(wù)數(shù)量很大,調(diào)用每個(gè)單一的服務(wù)的成本將很大。通常需要采用一些預(yù)測(cè)算法來估計(jì)缺失的QoS值來解決此問題。在文中,提出了一種基于最小均方算法(KLMS)來預(yù)測(cè)缺失的IIoT值的方法。在數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)過程中,首先引入相關(guān)系數(shù),從每個(gè)已知QoS條目的類似Web服務(wù)中找出相關(guān)的QoS值。接下來,采用KLMS方法分析所有已知具有最高相似度的Web服務(wù)相應(yīng)的QoS數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。最后,可以根據(jù)相關(guān)系數(shù)對(duì)未調(diào)用的Web服務(wù)的QoS值進(jìn)行預(yù)測(cè)。

      文中對(duì)該方法進(jìn)行了驗(yàn)證,驗(yàn)證數(shù)據(jù)包括500個(gè)Web服務(wù)項(xiàng)目,已知200個(gè)Web服務(wù)的QoS值,對(duì)其他Web服務(wù)的QoS值進(jìn)行預(yù)測(cè),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,文中提出的基于KLMS的預(yù)測(cè)方案比傳統(tǒng)方法具有更好的預(yù)測(cè)精度。

      網(wǎng)址:http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1389128616000189

      作者:Luo X

      編譯:徐嘉浩

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