基于Web服务的跨组织工作流性能预测与分析

发布时间：2017-03-22 11:26

  本文关键词：基于Web服务的跨组织工作流性能预测与分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：敏捷供应链和经济全球化的发展促使企业集成信息系统从组织内部扩展到组织之间。SOA通过建立模块化服务,来支持所在组织以及外部组织共同参与到一个跨组织的业务过程中,为企业极大改善了B2B交流平台。与此同时,Web服务逐渐成为了SOA的最佳实践,基于Web服务的跨组织工作流应运而生。企业的业务过程需要满足一定的性能指标才能实现其商业目标。有效预测工作流性能,分析工作流中的各个服务Qo S对工作流整体性能的影响具有重要意义。在服务计算环境中,不同用户对同一个服务会有不同的体验。因此,本文从用户角度提出一种基于Web服务工作流的性能预测与分析方法,主要工作有:首先,研究基于Web服务的跨组织工作流原理,分析其工作流性能与服务Qo S之间的关系,提出基于用户视角对工作性能进行监控、预测与分析的全过程。然后,通过分析用户特征和服务特征,提出基于奇异值分解的Qo S时间序列评估方法,并以此计算出工作流性能时间序列。接着,基于工作流性能时间序列采用神经网络模型对工作流性能进行预测,当预测的工作流性能值超出预设定的范围时,分析导致工作流性能冲突的主要成员服务。最后,围绕Qo S评估方法和工作流性能预测与分析方法展开模拟实验,实验结果表明本文所提出的Qo S时间序列评估方法与工作流性能预测方法的有效性与优越性和工作流性能分析方法的合理性。
【关键词】：跨组织 工作流性能 服务质量 性能预测与分析 时间序列
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 注释表9-10
• 缩略词10-11
• 第一章 绪论11-15
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 国内外研究现状12-13
• 1.3 论文主要工作13-14
• 1.4 论文组织结构14-15
• 第二章 基于Web服务的跨组织工作流原理与相关技术15-22
• 2.1 基于Web服务的跨组织工作流技术15-18
• 2.1.1 面向服务的体系架构15-16
• 2.1.2 Web服务技术16-17
• 2.1.3 基于Web服务的工作流技术17-18
• 2.2 基于服务组合的工作流性能指标18-19
• 2.3 工作流性能监控与预测过程19-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第三章 评估QoS时间序列中的缺项值22-36
• 3.1 基于时间关联程度评估QoS属性22-23
• 3.2 基于矩阵分解的QoS属性评估23-28
• 3.2.1 问题描述23-24
• 3.2.2 基于矩阵分解的QoS评估算法24-26
• 3.2.3 梯度下降法26-27
• 3.2.4 利用梯度下降法优化评估算法27-28
• 3.3 基于奇异值分解的QoS属性评估28-35
• 3.3.1 基本思想28-32
• 3.3.2 粒子群优化算法32-34
• 3.3.3 利用粒子群优化评估算法34-35
• 3.4 本章小结35-36
• 第四章 工作流性能预测与分析方法36-50
• 4.1 基于时间序列的工作流性能预测方法36
• 4.2 基于BP神经网络的工作流性能时间序列预测方法36-43
• 4.2.1 BP神经元37-38
• 4.2.2 BP网络训练过程38-40
• 4.2.3 BP神经网络算法的改进40-42
• 4.2.4 利用BP神经网络预测工作流性能42-43
• 4.3 基于小波神经网络的工作流性能时间序列预测方法43-46
• 4.3.1 小波理论43-44
• 4.3.2 小波神经网络44-45
• 4.3.3 小波神经网络算法的改进45-46
• 4.3.4 利用小波神经网络预测工作流性能46
• 4.4 利用粒子群算法优化神经网络模型46-48
• 4.5 分析工作流性能冲突来源48-49
• 4.6 本章小结49-50
• 第五章 模拟实验与案例分析50-60
• 5.1 实验设计50
• 5.2 评价标准50-52
• 5.3 QoS时间序列评估实验与分析52-54
• 5.3.1 l值对评估精度的影响52-53
• 5.3.2 矩阵密度对评估精度的影响53-54
• 5.3.3 对比分析两种时间序列评估方法54
• 5.4 工作流性能预测与分析54-58
• 5.4.1 隐含层神经元数对预测精度的影响55-56
• 5.4.2 不同神经网络优化方法的收敛速度和精度56-57
• 5.4.3 检验预测性能冲突的有效性57-58
• 5.5 本章小结58-60
• 第六章 总结与展望60-62
• 6.1 论文总结60
• 6.2 研究展望60-62
• 参考文献62-66
• 致谢66-67
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文67

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