| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-17页 |
| 2 相关技术介绍 | 第17-28页 |
| 2.1 Web服务基础知识 | 第17-21页 |
| 2.1.1 Web服务定义 | 第17-19页 |
| 2.1.2 Web服务的体系结构 | 第19-21页 |
| 2.2 态势感知基本概念 | 第21-22页 |
| 2.2.1 概念定义 | 第22页 |
| 2.2.2 态势感知的起源与发展 | 第22页 |
| 2.3 时间序列趋势分析 | 第22-26页 |
| 2.3.1 时间序列线性表示 | 第23-24页 |
| 2.3.2 时间序列趋势分析技术 | 第24-26页 |
| 2.4 小结 | 第26-28页 |
| 3 Web服务QoS态势感知模型 | 第28-33页 |
| 3.1 QoS感知模型分析 | 第28-31页 |
| 3.2 数据预处理 | 第31-32页 |
| 3.2.1 归一化 | 第31页 |
| 3.2.2 权重分配策略 | 第31-32页 |
| 3.2.3 QoS综合评估值的计算 | 第32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 Web服务QoS态势提取与识别 | 第33-52页 |
| 4.1 状态的提取 | 第34-35页 |
| 4.2 趋势的提取 | 第35-37页 |
| 4.3 趋势的识别 | 第37-44页 |
| 4.3.1 趋势识别算法 | 第37-39页 |
| 4.3.2 遗传算法自适应的分级阈值设定算法 | 第39-42页 |
| 4.3.3 仿真实验 | 第42-44页 |
| 4.4 实例及结果分析 | 第44-48页 |
| 4.5 QoS保障策略 | 第48-49页 |
| 4.6 仿真实验 | 第49-50页 |
| 4.7 本章小结 | 第50-52页 |
| 5 Web服务QoS态势预测 | 第52-64页 |
| 5.1 基于灰色预测的灾变预测 | 第53-57页 |
| 5.1.1 灰色系统的特点 | 第53-54页 |
| 5.1.2 基于GM(1,1)的QoS变点预测模型 | 第54-55页 |
| 5.1.3 QoS变点预测模型检验 | 第55-57页 |
| 5.2 实例分析及仿真实验 | 第57-61页 |
| 5.2.1 灰色灾变原始数据序列 | 第57页 |
| 5.2.2 灰色灾变模型建立 | 第57-58页 |
| 5.2.3 预测模型校验 | 第58-59页 |
| 5.2.4 预测结果 | 第59-60页 |
| 5.2.5 仿真实验及综合分析 | 第60-61页 |
| 5.3 QoS保障策略 | 第61-62页 |
| 5.4 仿真实验 | 第62-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第64-65页 |
| 6.2 研究展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录 | 第70页 |
| A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第70页 |
| B.作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第70页 |