【摘 要】
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随着Web服务规模的不断增大,系统中往往会伴随着大量的噪音数据;为了提高Web服务诊断在噪音影响下的健壮性,文章研究了大规模Web服务下的故障诊断;首先,提出了一种Web服务自
【机 构】
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郑州大学西亚斯国际学院,河南财经政法大学现代教育技术中心
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随着Web服务规模的不断增大,系统中往往会伴随着大量的噪音数据;为了提高Web服务诊断在噪音影响下的健壮性,文章研究了大规模Web服务下的故障诊断;首先,提出了一种Web服务自动诊断框架;其次,分别定义了转移矩阵和发射矩阵,并通过这两种矩阵来表达Web服务的状态转换过程;最后,提出了一种基于Viterbi方法的故障诊断算法;实验表明,文章提出的算法与其它相关的Web服务故障诊断算法相比准确性高,并且对噪音数据有着良好的健壮性。
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