基于Chord的语义Web服务匹配算法研究

针对UDDI注册中心存在查询瓶颈以及缺乏对服务的语义描述,提出了基于Chord的分布式注册、查找服务模式,并对OWL-S进行了QoS的扩展以满足客户对于服务语义和服务质量的需求.服务发布者根据Chord协议注册服务,服务需求者根据Chord协议进行服务社区定位后,采用基于服务功能的语义匹配和服务QoS的匹配.通过验证,本算法有较好的查准率以及查询效率,克服了传统集中式UDDI存在服务瓶颈的问题.     

基于服务质量反馈的语义Web服务匹配算法

传统Web服务框架不支持基于服务质量(QoS)的查询,不能满足用户对服务性能的要求。针对该问题,通过建立QoS本体,提出基于服务功能和QoS的两阶段服务匹配算法。在此基础上设计一种基于用户反馈的服务质量算法,根据发布和反馈的QoS,综合评价服务的质量。实验结果表明,该算法能提高查准率,改善服务发现的性能。     

基于QoS监控的Web服务选择方法

传统的Web服务框架不支持基于QoS的查询,不能满足用户对服务性能的要求。在传统的SOA框架上增加了QoS代理中心,并提出了两阶段的服务匹配算法。为了克服QoS动态变化的特点,通过QoS代理监控并记录以往运行的服务反馈的QoS值,来综合计算服务的QoS值。给出QoS记录权重随时间衰减因子,并描述了算法。实验表明该方法具有一定的可行性。     

一种多阶段的Web服务匹配策略

该文提出了三阶段的服务匹配策略。通过对Profile属性的分析,首先根据服务所属分类的匹配,缩小查找范围。接着基于服务的输入输出参数进行了服务功能的匹配。最后基于QoS进行了服务的匹配。     

基于ELECTRE法的云服务选择

越来越多的云服务为消费者提供了广泛的选择,使云服务选择成为一个具有挑战性的决策问题,这需要使用恰当的决策方法,协助决策者选择最好的服务以满足用户的需求.本文提出一个云服务选择方法,给出了云服务的服务质量（Quality of Service,QoS）的描述形式.引入了ELECTRE的排序方法,该方法通过建立一致性矩阵和矛盾性矩阵来获得各个服务的的优先级别关系.最后,通过实例验证了该算法的有效性.     

参数自适应的耦合卡通-纹理分解及边缘检测方法

在耦合卡通-纹理分解及边缘检测模型的基础上,提出了根据原图像在不同位置的图像特征自适应选取参数的算法,即根据对原图像预分析的结果,分别在边缘、纹理、分片光滑区域选取不同的参数值,从而达到充分提取纹理、保证卡通图像光滑性同时保护边缘的目的。数值实验结果表明,本文方法提高了图像分解的质量及边缘检测的准确性,减少了边缘提取的奇异点。     

考虑QoS偏好的多属性群决策服务选择策略

面对多个功能相同或相似的服务,服务的Qo S是服务选择中重要的考虑因素.将Qo S属性分为精确数型、区间数型和三角模糊数型.在此基础上,利用TOPSIS（technique for order preference by similarity to an ideal solution）条件下的多属性群决策模型给出了服务选择过程,该过程考虑了多个决策者在决策过程中所占的权重,以及多个决策者不同的Qo S偏好权重.通过一个实例验证了该方法的有效性.     

具有QoS的多层次Web服务发现模型

针对现有Web服务发现中由于缺乏语义信息而造成服务查全率和查准率不高的问题,设计了语义Web服务发现模型.该模型将服务发现分为3个层次,通过基本信息、功能信息的匹配以及QoS度量模型对候选服务进行选择并得到所需的服务.该模型引入了本体、概念语义相似度和服务质量控制,提高了服务发现的精度.     

基于小波变换与偏微分方程的图像分解及边缘检测

针对含纹理的自然图像在图像分解时,结构图像的边缘信息容易被当作纹理分解到纹理图像中,致使结构图像的边缘不清晰,检测到的边缘不准确,提出了基于小波分解的偏微分方程(PDE)图像分解及边缘检测模型。首先利用小波变换阈值提取部分纹理信息,再利用改进的保边缘的偏微分方程图像分解模型进一步分解图像并提取边缘。实验结果表明,新方法提高了图像分解的质量,纹理信息提取充分,结构图像有较好的分片光滑性和较清晰的边缘,检测到的结构边缘更准确。     

一种模糊多属性群决策的教学质量评价模型

教学质量评价属于典型的多属性决策。针对现有的教学质量评价方法上的不足．将三角模糊数引入决策矩阵中,并结合TOPSIS方法来处理模糊矩阵。通过定义群体决策矩阵,给出了基于理想解的群决策方法。最后通过一个教学质量评价实例验证了该模型的有效性。