基于遗传神经网络的可信Web服务度量模型

• 作者: 张杨 徐传运 房斌
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 可信Web服务 度量模型 神经网络 改进的遗传算法
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 215-217
• 页数: 3页
• 分类号: TP311.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.01.063

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	房斌	重庆大学计算机学院	41	270	11.0	13.0
2	张杨	重庆大学计算机学院	28	102	6.0	8.0
3	徐传运	重庆大学计算机学院	13	113	6.0	10.0