基于制造云服务QoS序列特性的缺失值估计算法

发布时间：2017-12-12 11:13

  本文关键词：基于制造云服务QoS序列特性的缺失值估计算法

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【摘要】：针对目前采用的传统时间序列缺失值估计算法对制造云服务QoS中时间序列缺失数据填补效果不佳的现状,提出了一种新算法。该算法通过考虑制造云服务QoS序列的指标关联性与候选服务间的指标数据相似性,构建了基于服务内部QoS指标关联性的缺失值估计算法和基于候选服务之间指标数据相似性的缺失值估计算法,并将这两种算法通过折衷系数进行融合,得到QoS时间序列缺失值的最优估计值。与传统的时间序列缺失值估计算法进行分析比较,实验结果表明了所提算法的有效性。
【作者单位】： 南京航空航天大学经济与管理学院;
【基金】：江苏省自然科学基金资助项目(BK2012385) 博士点基金资助项目(20123218120034) 南京航空航天大学基本科研业务费资助项目(NS2013083)~~
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： 0引言随着制造业信息化的不断发展,云制造模式应运而生。近几年,基于服务质量(Quality of Serv-ices,QoS)感知的制造云服务选择成为研究热点[1]。尤其是Hu Yan等提出“考虑制造云服务的时间问题”的研究算法已成为近几年新的算法分支[2-4]。文献[2-4]认为,在云制造环境下,制造

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本文编号：1282272