基于个体经验的信任模型

为了提高信任评价的准确度,提出了一种新的基于个体经验的信任模型.通过考虑个体节点经验的差异,引入相对经验因子;在此基础上,建立了量化的信任评价体系.分析表明,新模型提高了信任评价的准确度,在反馈可信度的算法方面有较大的改善.该反馈可信度算法能够运用到多种信任模型中,具有较好的可扩展性.     

采用双层协调机制的服务社区模型

Web服务的动态组合技术作为有效实现服务增值功能的重要方法已成为业界研究和发展的焦点,纵观已有的研究成果,其协调机制可分为集中和分散两种.但实际应用中,这两种机制都存在不足.针对这一问题,提出了一种采用双层协调机制的服务社区模型,并讨论了该模型的体系结构、注册原理、发现算法、替换规则等问题,最后与传统模型进行对比分析.结果表明,这种采用传统集中和分散相结合协调机制的模型,将UDDl分层设计与管理,可以更好地支持存储和管理资源;社区的内部自治性有利于提高服务发现和替换的效率,从而更有效地支持Web服务的动态组合过程.     

基于个体经验的反馈可信度算法研究

在分布式网络中,同一节点在不同场景、不同领域中的交互经验有所不同,现有信任模型不能很好地解决因个体经验而引起的信任评价差异。该文通过引入经验因子和相对经验因子,考虑反馈可信度的个体经验差异,提出一种基于个体经验的信任评价模型,并进行了算法分析。分析表明,新模型在反馈可信度的算法等方面有较大的改进。     

群组机制的Web服务信任模型

Web服务中,为了消除和抑制节点的不良行为,鼓励提供可靠服务的良好行为,建立有效的可信保证机制,提出了一种新的基于群组的信任模型。该模型考虑了节点的经验个性化和群组行为个性化等问题,分析表明：新模型降低了全局信誉求解的规模,提高其计算的效率;一定程度上解决了大规模分布式网络中访问稀疏的问题;同时具有一定的激励性和鲁棒性。     

一种声品质客观评价模型

通过研究声品质几个基本参数的理论模型,提出了声品质客观评价模型,编制了仿真程序,给出了几种信号的声品质烦扰度计算结果,并通过主观评价试验,验证了该模型.     

个体经验和行为的IEBTrust信任模型

在分布式网络中,由于节点主观特性和客观特性的非对称性,使得同一节点在不同场景中,可能具有不同的交互经验和行为,节点的信任评价值应该因场景的不同而有所差异,现有信任模型不能客观的反应这个问题.为此,考虑了节点个体行为的差异,通过引入经验因子的方法,提出一种基于个体经验和个体行为的信任模型.算法分析表明,新模型在反馈可信度的算法等方面有较大的改善.