| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13-16页 |
| 1.3 研究现状及挑战 | 第16-19页 |
| 1.4 本文的主要工作与创新点 | 第19-20页 |
| 1.4.1 主要工作及意义 | 第19-20页 |
| 1.4.2 主要创新点 | 第20页 |
| 1.5 本文的结构安排 | 第20-23页 |
| 第2章 相关工作 | 第23-33页 |
| 2.1 系统的系统 | 第23-25页 |
| 2.2 服务系统可靠性预测 | 第25-27页 |
| 2.3 面向传统计算机系统的在线错误预测方法 | 第27-31页 |
| 2.4 研究现状小结 | 第31-33页 |
| 第3章 定义及基本假设 | 第33-45页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 相关定义 | 第34-38页 |
| 3.2.1 性能敏感的PoFoD可靠性定义 | 第34-36页 |
| 3.2.2 组件系统在线可靠性时间序列的定义 | 第36-38页 |
| 3.3 描述组件系统运行状态演化规律的独立假设 | 第38-40页 |
| 3.4 本文所使用的缩略语和符号 | 第40-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于概率图模型的SoS组件系统在线可靠性预测方法 | 第45-81页 |
| 4.1 引言 | 第45-46页 |
| 4.2 动态贝叶斯网络模型 | 第46-48页 |
| 4.3 基于motifs的动态贝叶斯网络模型(m_DBNs) | 第48-52页 |
| 4.4 基于m_DBNs模型的服务系统可靠性预测步骤 | 第52-59页 |
| 4.4.1 数据准备 | 第53-54页 |
| 4.4.2 Motifs发现 | 第54-55页 |
| 4.4.3 时间序列表达 | 第55-56页 |
| 4.4.4 条件概率表构建 | 第56-57页 |
| 4.4.5 可靠性时间序列预测 | 第57-59页 |
| 4.5 案例分析 | 第59-62页 |
| 4.5.1 模型训练 | 第60-61页 |
| 4.5.2 在线预测 | 第61-62页 |
| 4.6 基于真实Web服务的大规模实验 | 第62-79页 |
| 4.6.1 数据集 | 第63-65页 |
| 4.6.2 用于比较的预测方法 | 第65-67页 |
| 4.6.3 预测准确率的评价指标 | 第67页 |
| 4.6.4 预测性能比较 | 第67-69页 |
| 4.6.5 motifs数量对预测结果的影响 | 第69-71页 |
| 4.6.6 数据集规模对预测结果的影响 | 第71-74页 |
| 4.6.7 预测周期 | 第74-76页 |
| 4.6.8 服务调用粒度 | 第76-78页 |
| 4.6.9 计算复杂度 | 第78-79页 |
| 4.7 讨论和分析 | 第79-81页 |
| 第5章 大服务组件系统在线可靠性预测方法 | 第81-103页 |
| 5.1 引言 | 第81-83页 |
| 5.2 基于multi_DBNs模型的大服务组件系统在线可靠性预测方法 | 第83-84页 |
| 5.3 基于卷积神经网络模型的大服务组件系统在线可靠性预测方法 | 第84-91页 |
| 5.3.1 深度学习 | 第85-87页 |
| 5.3.2 CNN模型及相应的预测方法 | 第87-91页 |
| 5.4 实验分析 | 第91-101页 |
| 5.4.1 实验所采用的数据集 | 第91-92页 |
| 5.4.2 用于比较的方法 | 第92页 |
| 5.4.3 motifs数量对预测性能的影响 | 第92-93页 |
| 5.4.4 参数alpha对multi_DBNs模型预测结果准确率的影响 | 第93-94页 |
| 5.4.5 CNN模型中卷积操作的有效性调查 | 第94-97页 |
| 5.4.6 不同方法的预测性能的综合比较 | 第97-99页 |
| 5.4.7 有效的预测周期 | 第99-101页 |
| 5.5 讨论和分析 | 第101-103页 |
| 第6章 在线可靠性预测方法在SoS中的应用 | 第103-114页 |
| 6.1 引言 | 第103页 |
| 6.2 基于在线可靠性预测的优化服务选择应用 | 第103-106页 |
| 6.2.1 旅行计划应用场景 | 第103-105页 |
| 6.2.2 ROP方法在TripPlanner系统中的应用 | 第105-106页 |
| 6.3 基于协同过滤的预测规模扩展应用 | 第106-109页 |
| 6.4 基于在线可靠性预测的主动式容错应用 | 第109-113页 |
| 6.4.1 船运管理大服务系统应用场景 | 第109-111页 |
| 6.4.2 船运管理大服务系统主动式容错应用 | 第111-113页 |
| 6.5 结论及讨论 | 第113-114页 |
| 第7章 总结与展望 | 第114-117页 |
| 7.1 总结 | 第114-115页 |
| 7.2 进一步研究工作展望 | 第115-117页 |
| 参考文献 | 第117-126页 |
| 致谢 | 第126-127页 |
| 作者简介 | 第127-128页 |
