本文關(guān)鍵詞：基于Web服務(wù)的跨組織工作流性能預(yù)測與分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：敏捷供應(yīng)鏈和經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展促使企業(yè)集成信息系統(tǒng)從組織內(nèi)部擴(kuò)展到組織之間。SOA通過建立模塊化服務(wù),來支持所在組織以及外部組織共同參與到一個跨組織的業(yè)務(wù)過程中,為企業(yè)極大改善了B2B交流平臺。與此同時,Web服務(wù)逐漸成為了SOA的最佳實踐,基于Web服務(wù)的跨組織工作流應(yīng)運而生。企業(yè)的業(yè)務(wù)過程需要滿足一定的性能指標(biāo)才能實現(xiàn)其商業(yè)目標(biāo)。有效預(yù)測工作流性能,分析工作流中的各個服務(wù)Qo S對工作流整體性能的影響具有重要意義。在服務(wù)計算環(huán)境中,不同用戶對同一個服務(wù)會有不同的體驗。因此,本文從用戶角度提出一種基于Web服務(wù)工作流的性能預(yù)測與分析方法,主要工作有:首先,研究基于Web服務(wù)的跨組織工作流原理,分析其工作流性能與服務(wù)Qo S之間的關(guān)系,提出基于用戶視角對工作性能進(jìn)行監(jiān)控、預(yù)測與分析的全過程。然后,通過分析用戶特征和服務(wù)特征,提出基于奇異值分解的Qo S時間序列評估方法,并以此計算出工作流性能時間序列。接著,基于工作流性能時間序列采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對工作流性能進(jìn)行預(yù)測,當(dāng)預(yù)測的工作流性能值超出預(yù)設(shè)定的范圍時,分析導(dǎo)致工作流性能沖突的主要成員服務(wù)。最后,圍繞Qo S評估方法和工作流性能預(yù)測與分析方法展開模擬實驗,實驗結(jié)果表明本文所提出的Qo S時間序列評估方法與工作流性能預(yù)測方法的有效性與優(yōu)越性和工作流性能分析方法的合理性。
【關(guān)鍵詞】：跨組織 工作流性能 服務(wù)質(zhì)量 性能預(yù)測與分析 時間序列
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 注釋表9-10
• 縮略詞10-11
• 第一章 緒論11-15
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 論文主要工作13-14
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)14-15
• 第二章 基于Web服務(wù)的跨組織工作流原理與相關(guān)技術(shù)15-22
• 2.1 基于Web服務(wù)的跨組織工作流技術(shù)15-18
• 2.1.1 面向服務(wù)的體系架構(gòu)15-16
• 2.1.2 Web服務(wù)技術(shù)16-17
• 2.1.3 基于Web服務(wù)的工作流技術(shù)17-18
• 2.2 基于服務(wù)組合的工作流性能指標(biāo)18-19
• 2.3 工作流性能監(jiān)控與預(yù)測過程19-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 第三章 評估QoS時間序列中的缺項值22-36
• 3.1 基于時間關(guān)聯(lián)程度評估QoS屬性22-23
• 3.2 基于矩陣分解的QoS屬性評估23-28
• 3.2.1 問題描述23-24
• 3.2.2 基于矩陣分解的QoS評估算法24-26
• 3.2.3 梯度下降法26-27
• 3.2.4 利用梯度下降法優(yōu)化評估算法27-28
• 3.3 基于奇異值分解的QoS屬性評估28-35
• 3.3.1 基本思想28-32
• 3.3.2 粒子群優(yōu)化算法32-34
• 3.3.3 利用粒子群優(yōu)化評估算法34-35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第四章 工作流性能預(yù)測與分析方法36-50
• 4.1 基于時間序列的工作流性能預(yù)測方法36
• 4.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作流性能時間序列預(yù)測方法36-43
• 4.2.1 BP神經(jīng)元37-38
• 4.2.2 BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程38-40
• 4.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)40-42
• 4.2.4 利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測工作流性能42-43
• 4.3 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作流性能時間序列預(yù)測方法43-46
• 4.3.1 小波理論43-44
• 4.3.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)44-45
• 4.3.3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)45-46
• 4.3.4 利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測工作流性能46
• 4.4 利用粒子群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型46-48
• 4.5 分析工作流性能沖突來源48-49
• 4.6 本章小結(jié)49-50
• 第五章 模擬實驗與案例分析50-60
• 5.1 實驗設(shè)計50
• 5.2 評價標(biāo)準(zhǔn)50-52
• 5.3 QoS時間序列評估實驗與分析52-54
• 5.3.1 l值對評估精度的影響52-53
• 5.3.2 矩陣密度對評估精度的影響53-54
• 5.3.3 對比分析兩種時間序列評估方法54
• 5.4 工作流性能預(yù)測與分析54-58
• 5.4.1 隱含層神經(jīng)元數(shù)對預(yù)測精度的影響55-56
• 5.4.2 不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法的收斂速度和精度56-57
• 5.4.3 檢驗預(yù)測性能沖突的有效性57-58
• 5.5 本章小結(jié)58-60
• 第六章 總結(jié)與展望60-62
• 6.1 論文總結(jié)60
• 6.2 研究展望60-62
• 參考文獻(xiàn)62-66
• 致謝66-67
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文67

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