论文研究 基于遗传神经网络的可信Web服务度量模型.pdf

针对目前可信Web服务缺乏客观科学的度量方法的问题,首先建立了针对Web服务的可信属性模型TM-WS,形式化地描述Web服务的可信属性及其度量因子之间的关系;然后将神经网络的自我学习和遗传算法的全局寻优相结合,设计了可信Web服务度量模型EPTMM及其基本算法ANNGA,使其能随设定条件的变化进行灵活推算以满足可信Web服务选型中随时可能改变的用户需求;最后开发了一个简单的原型系统以验证EPTMM及ANNGA在指导可信Web服务选型中的可行性和有效性。