基于MDA的Web服务合成技术研究

Web服务合成越来越引起人们的广泛关注。对基于MDA的Web服务合成技术进行了研究:描述了Web服务合成开发方法;提出利用UML类图对Web服务合成进行结构建模,对UML活动图进行行为建模,并给出UML类图和活动图到接口描述语言(WSDL)和业务流程执行语言(BPEL4WS)的转换规则;给出一个订单管理案例证明该方法的可行性。     

论网格计算与Web服务的融合

网格是构筑在互联网上的一组新兴技术,所有当前互联网中的先进技术都会在网格中得到应用。首先提出要实现网格目标需要解决的问题,总结出2种实现网格应用的通信模式,在分析Web服务工作原理的基础上,指出Web服务架构的优势,并说明Web服务架构是符合这2种网格通信模式的,指出在网格计算中应用Web服务需要注意的问题。     

粒子群退火算法优化的BP神经网络及其应用

以提高预测软件老化趋势为应用背景,提出一种新型粒子群退火算法(New Particle Swarm Annealing Algorithm, NPSOSA)优化BP神经网络的权值和阈值,继而构建NPSOSA-BP神经网络预测模型.实验通过搭建软件老化测试平台,收集所需的老化数据并进行仿真训练.实验结果表明, NPSOSA-BP神经网络模型相比于传统粒子群算法(PSO)、传统粒子群退火算法(PSOSA)优化的BP神经网络模型提高了预测精度和适用度,在该应用领域验证了本文方法的有效性.     

基于TransMP模型的Web系统剩余寿命预测方法

针对当前软件剩余使用寿命预测方法忽略了多性能指标间所蕴涵寿命信息的问题,提出一种融合多性能指标Transformer（TransMP）模型的Web系统剩余寿命预测方法。首先,搭建内存故障型Web系统加速老化实验平台,创建包含内存使用量、响应时间和吞吐率性能指标的数据集;其次,考虑不同性能指标蕴涵老化特征信息的差异性,构造由多编码器-解码器组成的TransMP模型,将性能指标数据分别输入内存指标编码器、响应时间编码器和吞吐率编码器提取老化特征信息,再引入特征融合层进行信息融合;最后,将融合信息输入由掩码注意力-多头注意力结构构成的解码器,预测得到系统状态达到老化阈值的剩余寿命。实验结果表明,该Web系统剩余寿命预测方法与最优的SALSTM方法相比,均方根误差分别降低了12.0%、17.3%和13.2%,平均绝对误差分别降低了13.3%、21.0%和10.4%,证明了该方法的有效性。     

基于Observer模式的AS/RS调度系统设计与实现

指出了目前市场上运行的大部分自动化立体仓库调度系统(以下称调度系统)所存在的问题及弊端,阐述了调度系统的框架结构.为了解决这些问题,避免这些弊端,引入Observer模式.在对Observer模式进行分析的情况下,将这一模式应用于调度系统,使系统精巧、简洁、易于复用、易于扩展,有效提高了调度系统的开发效率和整体的性能.     

基于自注意力长短期记忆网络的Web软件系统实时剩余寿命预测方法

为了能够实时准确对Web软件系统的剩余使用寿命（RUL）进行预测,考虑Web系统健康状态性能指标的时序特性和指标间的相互依赖特性,提出了一种基于自注意力长短期记忆（Self-Attention-LSTM）网络的Web软件系统实时剩余寿命预测方法。首先,搭建加速寿命测试实验平台来收集反映Web软件系统老化趋势的性能指标数据;然后,根据该性能指标数据的时序特性来构建长短期记忆（LSTM）循环神经网络以提取性能指标的隐含层特征,并使用自注意力机制建模特征间的依赖关系;最后,得到系统RUL的实时预测值。在三组测试集上,把所提模型与反向传播（BP）网络和常规的循环神经网络（RNN）做了对比。实验结果表明,所提模型的平均绝对误差（MAE）比长短期记忆（LSTM）网络平均低16.92%,相对准确率（Accuracy）比LSTM网络平均高5.53%,验证了Self-Attention-LSTM网络剩余寿命预测模型的有效性。可见所提方法能为优化系统抗衰决策提供技术支撑。     

基于Word2vec和句法规则的自动问答系统问句相似度研究

自动问答系统问句相似度计算的准确率直接影响系统返回答案的准确率,对此提出一种基于Word2vec和句法规则的问句相似度计算方法。构造Text-CNN问句分类模型将问句进行分类,再构造Word2vec词向量模型将问句中词与词的空间向量相似度转换成语义相似度,并加入句法规则的分析。随机从搜狗公开问答数据集中抽取200条数据进行测试,结果表明,该方法与TF-IDF方法相比,自动问答系统返回答案的准确率和召回率分别提高了0.259和0.154。     

基于深度强化学习的雾计算容器整合

在雾计算系统架构基础上, 针对数据中心高能耗、应用任务负载的随机动态性以及用户对应用的低时延要求, 提出一种基于A2C (advantage actor-critic)算法的以最小化能源消耗和平均响应时间为目标的容器整合方法, 利用检查点/恢复技术实时迁移容器, 实现资源整合. 构建从数据中心系统状态到容器整合的端到端决策模型, 提出自适应多目标奖励函数, 利用基于梯度的反向传播算法加快决策模型的收敛速度. 基于真实任务负载数据集的仿真实验结果表明, 该方法能够在保证服务质量的同时有效降低能耗.     

基于SATLSTM的Web系统老化趋势预测

为解决传统软件老化趋势预测模型泛化能力弱、预测准确度低的问题,根据老化数据的时序特性,提出一种基于自注意力机制的长短时记忆单元(Self-Attention-Long Short Term Memory,SATLST)循环神经网络老化趋势预测模型。将LSTM循环神经网络与自注意力机制融合,在深入挖掘老化数据潜在规律的同时,通过对不同输入数据分配不同权重的方式,加大对局部老化信息的关注度。应用加速寿命测试实验搭建软件老化测试平台,对Web服务器因内存泄漏引起的老化现象进行建模和预测。实验结果表明:相较于传统的ARIMA和BP神经网络模型,该模型训练结果与实际值接近,预测精度高,能准确预测Web系统软件老化趋势。     

自适应遗传退火算法优化BP神经网络及其应用

以提高预测软件老化趋势为应用背景,提出一种新型自适应遗传退火算法（NAGSA）优化BP神经网络模型,该模型采用轮盘赌选择法与精英保留策略相结合的选择算子,在迭代后期通过模拟退火算法对适应度函数进行拉伸,相比传统的自适应遗传算法（AGA）在个体适应度较低时,能够非线性地自适应调节交叉概率和变异概率,从而对BP神经网络的权值和阈值优化并进行网络训练.对在线售书网站注入内存泄漏的代码使之老化,收集实验所需的老化数据进行仿真训练,实验结果表明,NAGSA-BP模型相比于传统遗传算法（GA）、传统自适应遗传算法（AGA）、传统自适应遗传退火算法（NGSA）优化的BP神经网络模型提高了预测精度和取得了优良的收敛效果,在该应用领域验证了本文方法的有效性.