云制造环境下基于PSO-BP神经网络的云服务质量评价研究

发布时间：2017-08-03 11:33

  本文关键词：云制造环境下基于PSO-BP神经网络的云服务质量评价研究

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【摘要】：在云计算蓬勃发展的今天,云制造也应运而生,制造云服务也呈现飞跃发展,而如何从大量功能类似,但服务质量各异的制造云服务中选择最佳云服务已成为企业用户面临的首要问题。问题的关键是如何综合评价云服务的服务质量,这也是制造云服务研究领域亟待解决的问题。本文以机械制造企业需求和云服务特征为切入点,提出了由时间效度、费用效度、可信效度、特性效度和安全效度5个维度构成的云服务质量评价指标体系。随后将灰色关联分析的结果作为期望输出,建立了基于PSO-BP神经网络的完善、有效的云服务质量评价模型。针对BP神经网络的收敛速度慢、训练误差大等缺陷,运用粒子群优化算法改进了BP神经网络模型,使模型寻优速度快,且网络具有很好的泛化能力。最后利用MATLAB对网络进行训练和验证,实例分析结果表明此评价模型具有较高的可行性和合理性。本文的研究,可以为企业用户选择最佳云服务提供决策参考和建设性意见。
【关键词】：云制造 云服务质量评价 服务选择 PSO-BP神经网络 灰色关联分析
【学位授予单位】：上海应用技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.09;TP183
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 研究背景及意义9
• 1.2 国内外研究现状9-12
• 1.2.1 云制造相关研究9-10
• 1.2.2 云服务质量评价及优选相关研究10-12
• 1.3 研究内容和研究方法12-14
• 1.3.1 研究内容与组织结构12-13
• 1.3.2 研究方法与技术路线13-14
• 1.4 创新点14-15
• 第2章 相关理论概述15-22
• 2.1 灰色关联分析概述15-16
• 2.1.1 灰色关联分析基本概念15-16
• 2.1.2 灰色关联分析的基本特征16
• 2.2 BP神经网络概述16-19
• 2.2.1 BP神经网络简介16-17
• 2.2.2 BP神经网络的基本原理17-19
• 2.2.3 BP神经网络优缺点19
• 2.3 粒子群算法(PSO)概述19-21
• 2.3.1 粒子群算法的简介19-20
• 2.3.2 粒子群算法的基本原理20-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第3章 云服务质量评价指标体系的构建22-28
• 3.1 指标体系的构建原则22-23
• 3.2 云服务质量评价指标体系的设计23-26
• 3.2.1 指标体系的总体框架23
• 3.2.2 时间效度23
• 3.2.3 费用效度23-24
• 3.2.4 可信效度24
• 3.2.5 特性效度24-25
• 3.2.6 安全效度25-26
• 3.3 本章小结26-28
• 第4章 基于PSO-BP神经网络的云服务质量评价模型的建立28-41
• 4.1 灰色关联分析28-34
• 4.1.1 确定参考数列28-29
• 4.1.2 无量纲化处理29-31
• 4.1.3 差序列与两级差计算31-32
• 4.1.4 灰色关联系数和灰色关联度计算32-34
• 4.2 基于BP神经网络的评价模型设计34-37
• 4.2.1 三层结构设计34-35
• 4.2.2 算法流程35-36
• 4.2.3 参数设计36-37
• 4.3 利用PSO优化BP神经网络模型37-40
• 4.3.1 优化基本思想37
• 4.3.2 算法流程37-38
• 4.3.3 参数设计38-40
• 4.4 本章小结40-41
• 第5章 基于PSO-BP神经网络的云服务质量评价模型的实例分析41-50
• 5.1 BP神经网络模型41-44
• 5.2 PSO-BP神经网络模型44-47
• 5.3 优化前后模型比较分析47-48
• 5.4 本章小结48-50
• 第6章 总结与展望50-53
• 6.1 总结50
• 6.2 展望50-53
• 参考文献53-58
• 致谢58-59
• 攻读学位期间发表的学术论文和参与的科研项目59-60
• 附录60-61

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本文编号：614207