| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 云服务的应用与发展 | 第15-16页 |
| 1.2.2 云服务组合的可靠性 | 第16-17页 |
| 1.3 主要的研究工作 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 相关理论研究 | 第20-32页 |
| 2.1 云服务的基本架构 | 第20-24页 |
| 2.1.1 面向服务的计算架构 | 第20-21页 |
| 2.1.2 云服务层次分布结构 | 第21-23页 |
| 2.1.3 动态云服务应用模式 | 第23-24页 |
| 2.2 可靠性相关技术研究 | 第24-28页 |
| 2.2.1 可靠性度量指标分析 | 第24-26页 |
| 2.2.2 系统可靠性评估方法 | 第26-27页 |
| 2.2.3 软件可靠性预测技术 | 第27-28页 |
| 2.3 贝叶斯的服务可靠性预测方法 | 第28-31页 |
| 2.3.1 服务可靠性预测方法研究 | 第28-29页 |
| 2.3.2 贝叶斯预测算法技术应用 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于服务双方信誉值的云服务可靠性预测更新模型 | 第32-56页 |
| 3.1 服务组合实现框架及计算方法 | 第32-35页 |
| 3.1.1 云服务组合特点及实现框架 | 第32-34页 |
| 3.1.2 服务组合可靠性计算方法 | 第34-35页 |
| 3.2 基于随机Petri网的可靠性评估框架 | 第35-49页 |
| 3.2.1 服务组合的随机Petri网描述 | 第36-37页 |
| 3.2.2 CCSPNet模型的转换规则描述 | 第37-44页 |
| 3.2.3 基于服务动态绑定更新的可靠性计算方法 | 第44-49页 |
| 3.3 基于服务双方信誉值的可靠性预测更新模型 | 第49-55页 |
| 3.3.1 服务交互模型 | 第50-51页 |
| 3.3.2 模型执行过程 | 第51-52页 |
| 3.3.3 服务双方相似集合 | 第52-55页 |
| 3.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 基于改进贝叶斯算法的动态云服务可靠性预测算法 | 第56-66页 |
| 4.1 云服务可靠性指标分析 | 第56-58页 |
| 4.2 改进贝叶斯预测算法的设计实现 | 第58-61页 |
| 4.3 服务可靠性动态调整优化 | 第61-64页 |
| 4.3.1 用户信誉度计算 | 第61页 |
| 4.3.2 用户满意度计算 | 第61-62页 |
| 4.3.3 服务信誉度计算 | 第62页 |
| 4.3.4 服务满意度计算 | 第62页 |
| 4.3.5 可靠性更新方法 | 第62-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 可靠性预测模型和算法优化的实验设计及数据分析 | 第66-72页 |
| 5.1 实验环境及实验数据 | 第66-67页 |
| 5.1.1 实验平台 | 第66-67页 |
| 5.1.2 实验数据 | 第67页 |
| 5.2 IDLM算法预测性能实验设计及验证 | 第67-69页 |
| 5.2.1 服务数量的变化对预测准确度分析 | 第68页 |
| 5.2.2 服务请求者数量的变化对预测准确度分析 | 第68-69页 |
| 5.3 云服务可靠性预测算法更新实验设计及验证 | 第69-71页 |
| 5.3.1 有效性的实验 | 第69-70页 |
| 5.3.2 更新策略分析 | 第70-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 主要工作总结 | 第72-73页 |
| 6.2 下一步工作 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 作者简历 | 第82页 |
