基于改进HMM模型的组合服务故障诊断方法

发布时间：2017-10-06 22:03

  本文关键词：基于改进HMM模型的组合服务故障诊断方法

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【摘要】：针对现有组合Web服务诊断模型故障诊断准确率普遍不高的问题,提出一种新颖的基于改进隐马尔可夫模型(Improved-HMM)的故障诊断方法.首先,从组合服务监测数据中提取多维特征序列训练HMM模型.训练过程中,考虑到基于BW的方法仅在某观测条件下进行参数评估,获得的参数准确度不高,提出基于贝叶斯估计的学习方法,得到更客观的参数;进一步,基于改进的HMM模型计算当前特征序列对应的各类故障类型发生概率,推断最有可能的故障类型.实验结果表明,提出的方法具有较高的诊断率和较低的漏报率,适合在网络环境中进行实时故障检测.
【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 隐马尔科夫模型 组合Web服务 故障诊断 贝叶斯估计 特征序列
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61100028,61272182,61073062,61100027) 新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-11-0085) 教育部博士点新教师基金资助项目(20110042120034)
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： 随着服务计算和云计算的盛行,越来越多的服务出现在Internet上.这些服务交互执行完成更加复杂的任务,这对组合服务稳定性和可靠性的要求不断提高.然而组合服务依托的Internet运行环境具有动态变化性、不确定性和实时性等特性,在使用过程中难免会出现故障或失效.而故障的诊断

【参考文献】

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