基于特征深度融合的Web服务QoS联合预测

为了解决Web服务QoS预测准确度不够的问题,针对QoS中隐藏的环境偏好信息和多类QoS隐藏的共同特征,提出一种基于特征深度融合的Web服务QoS联合预测方法。考虑QoS数据可以建模为用户-服务二部图,采用多组件图卷积神经网络进行特征提取和映射,采用加权融合方法对多类QoS特征进行同维映射。使用注意力因子分解机对映射后的特征向量进行一阶特征、二阶交互特征和高阶交互特征的提取,并结合各部分结果实现QoS联合预测。实验结果表明,所提方法在均方根误差和平均绝对误差方面优于现有QoS预测方法。     

基于差异演化算法的QoS全局最优动态Web服务选择

QoS全局最优动态Web服务选择是服务组合中的一个难题。基于差异演化算法,设计一种用于解决该问题的DE-GODSS算法。算法的主要思想是将问题表示为一个带QoS约束的多目标服务组合优化问题,通过理想点的方法将多目标向单目标转化,然后利用差异演化算法的智能优化原理进行算法设计及求解,最终产生一组满足约束条件的优化服务组合流程集。理论分析证明DE-GODSS算法的时间复杂度优于已有的多目标遗传算法,且实验结果表明该算法的收敛速度优于已有的多目标遗传算法。     

大圆弧弯曲件成型工艺设计方法

回弹是影响弯曲件成型尺寸的重要问题.阐述了控制弯曲件回弹的一般方法,提出了用反向回弹补偿的办法控制大圆弧弯曲件尺寸.通过模具设计解决了围板件成型回弹的技术难题,证明了这一新方法行之有效.     

一种适用于多样性环境的业务流程挖掘方法

从运行日志挖掘业务流程模型的流程挖掘方法研究方兴未艾,然而,复杂多变的运行环境使流程日志也不可避免地呈现出多样性.传统的流程挖掘算法各有其适用对象,因此,如何挑选适合多样性流程日志的流程挖掘算法成为了一项挑战.提出一种适用于多样性环境的业务流程挖掘方法 So Fi(survival of fittest integrator).该方法基于领域知识对日志进行分类,使用多种现有的挖掘算法对每一类子日志产生一组流程模型作为遗传算法的初始种群,借助遗传算法的优化能力,从中整合得到高质量的业务流程模型.针对模拟日志和某通信公司真实日志的实验结果表明:相对于任何单一的挖掘算法,So Fi产生的流程模型具有更高的综合质量,即重现度、精确度、通用性和简单性.     

QoS全局最优动态Web服务选择算法

Web服务作为一种新型的分布式计算模式近年来得到迅速的发展,来自不同服务提供商的服务可被整合以提供组合服务.QoS全局最优动态Web服务选择是服务组合中的一个难题.基于粒子群进化算法,设计一种用于解决该问题的PSO-GODSS算法.其主要思想是将问题表示为一个带QoS约束的多目标服务组合优化问题,通过理想点的方法将多目标向单目标转化,利用粒子群算法的智能优化原理进行算法设计及求解,最终产生一组满足约束条件的优化服务组合流程集.理论分析和实验结果表明该算法的可行性和有效性,且算法的执行效率和收敛速度优于以往的多目标遗传算法.     

面向临床实践指南的诊疗模式建模与实现

对临床实践指南(Clinical Practice Guideline, CPG)中的诊疗过程进行数字化建模并使其被工作流引擎解释执行,可为医生提供针对性的临床建议,为指南的有效实施提供技术保障。由于诊疗过程的复杂业务规则和非结构化等特点,采用传统业务过程建模方法会导致模型难以理解、失去使用价值。而对于一些复杂而频繁的诊疗行为尚无可参考的有效建模方案。为此,该文从四种不同的CPG诊疗过程中提取出五个诊疗模式,并给出形式化定义和基于BPMN(Business Process Model and Notation)、DMN(Decision Management Notation)和CMMN(Case Management Model and Notation)的通用建模方法。诊疗模式的提出可为诊疗过程片段建模提供指导性建议和可复用的模板。在此基础上,对开源建模工具Camunda Modeler进行扩展,实现了支持诊疗模式的建模工具。通过配置诊疗模式,可快速得到诊疗过程片段模型,从而提高建模效率。通过对真实的CPG诊疗过程的建模和覆盖率分析验证了诊疗模式的可用性。     

面向多请求的Web服务全局优化选择模型研究

在大量相似Web服务共存竞争的环境下,基于服务质量的Web服务选择成为服务计算领域的热点问题之一.现有的Web服务选择方法主要研究单个服务请求或多个合作关系的服务请求共同选择某一个服务的情形,未考虑多个独立的服务请求同时请求同种功能服务的互相竞争性.针对该问题,根据Web服务与服务需求之间的匹配度,利用0-1整数规划建立全局优化服务选择模型,并结合实际提出通用可行的解决多请求的全局优化服务选择算法(global optimal service selection for multiplerequests,GOSSMR),在保证Web服务需求质量得到满足的情况下,避免过多的请求同时选择同一个服务,做到资源合理利用,避免服务负载失衡,提高系统的性能.仿真实验验证了模型算法的可行性和有效性.     

网格服务环境下的全局最优服务选择模型研究

在大量相似服务共存竞争环境下,面向服务质量的Web服务选择成为研究热点.已有的服务选择方法通常假设同一时刻请求某种功能服务的请求者只有一个,并为其选择一个局部最佳服务.然而在网格服务环境下,同一时刻存在相对固定数目的多个服务提供者和多个服务请求者,要使网格服务资源利用率达到最优,需要进行整体规划,制定最优选择方案.本文利用层次分析法计算出请求者对各服务的QoS满意度与服务信任的满意度,将二者结合起来,计算出综合满意度,并基于综合满意度进行0-1整数规划,建立全局最优网格服务选择模型.最后,通过仿真实验,验证了该方法的有效性.     

浅谈网络多媒体电子教室环境下的教学

简述了网络多媒体电子教室的功能及相关技术，以及其与传统机房及多媒体教室比较，阐述了网络多媒体电子教室教师及学生在计算机操作实践性强课程教学应用中的作用及其地位。