| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 文献综述 | 第10-14页 |
| 1.2.1 云制造研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于QoS的制造云服务选择方法研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 时间序列缺失值估计方法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.4 研究存在的不足 | 第14页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第15-16页 |
| 1.4 研究方法与创新点 | 第16-17页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第16-17页 |
| 1.4.2 创新点 | 第17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 相关理论 | 第18-25页 |
| 2.1 云制造及制造云服务 | 第18-19页 |
| 2.2 QoS常用指标 | 第19页 |
| 2.3 QoS指标序列特性 | 第19-21页 |
| 2.4 用户QoS偏好性 | 第21-22页 |
| 2.5 时间序列相似性度量 | 第22-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于时间序列的制造云服务QoS建模 | 第25-32页 |
| 3.1 制造云服务QoS评价指标选取 | 第25-27页 |
| 3.2 基于时间序列的QoS指标序列构建 | 第27-28页 |
| 3.3 QoS指标数据获取 | 第28-31页 |
| 3.3.1 汽车零部件制造云服务仿真平台构建 | 第28-29页 |
| 3.3.2 实数型QoS指标序列处理方法 | 第29-30页 |
| 3.3.3 语言型QoS指标序列处理方法 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于制造云服务QoS序列特性的缺失值估计方法 | 第32-40页 |
| 4.1 QoS序列缺失值问题的提出 | 第32页 |
| 4.2 缺失值估计方法描述 | 第32-36页 |
| 4.3 实验分析 | 第36-39页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第36页 |
| 4.3.2 折衷系数α确定实验 | 第36-37页 |
| 4.3.3 与常用缺失值估计方法的比较 | 第37-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于主客观综合权重的制造云服务选择方法 | 第40-49页 |
| 5.1 云制造服务选择方法的提出 | 第40-41页 |
| 5.2 TCSOW方法描述 | 第41-44页 |
| 5.2.1 基于用户偏好层次的主观权重计算方法 | 第41-42页 |
| 5.2.2 基于指标相关性的客观权重计算方法 | 第42-43页 |
| 5.2.3 基于时间序列的QoS效用函数 | 第43-44页 |
| 5.3 实验分析 | 第44-48页 |
| 5.3.1 实验数据 | 第44-45页 |
| 5.3.2 缺失值估计实验 | 第45页 |
| 5.3.3 验证TCSOW方法对汽车零部件厂商偏好把握的有效性 | 第45-47页 |
| 5.3.4 验证TCSOW方法的准确性 | 第47-48页 |
| 5.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 总结 | 第49-50页 |
| 6.2 展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第56-57页 |
| 附录一 缺失值仿真数据 | 第57-60页 |
| 附录二 汽车零部件制造云服务仿真数据 | 第60-61页 |
