基于改进HMM模型的组合服务故障诊断方法

• 作者: 印莹 张斌 李明 赵宇海
• 来源期刊: 东北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 隐马尔科夫模型 组合Web服务 故障诊断 贝叶斯估计 特征序列
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 信息与控制
• 页码范围: 655-658
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3276字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-3026.2014.05.011

摘要

针对现有组合Web服务诊断模型故障诊断准确率普遍不高的问题,提出一种新颖的基于改进隐马尔可夫模型(Improved-HMM)的故障诊断方法.首先,从组合服务监测数据中提取多维特征序列训练HMM模型.训练过程中,考虑到基于BW的方法仅在某观测条件下进行参数评估,获得的参数准确度不高,提出基于贝叶斯估计的学习方法,得到更客观的参数;进一步,基于改进的HMM模型计算当前特征序列对应的各类故障类型发生概率,推断最有可能的故障类型.实验结果表明,提出的方法具有较高的诊断率和较低的漏报率,适合在网络环境中进行实时故障检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李明	东北大学信息科学与工程学院	58	365	10.0	16.0
2	张斌	东北大学信息科学与工程学院	203	1801	20.0	33.0
3	印莹	东北大学信息科学与工程学院	26	77	5.0	8.0
4	赵宇海	东北大学信息科学与工程学院	30	40	4.0	5.0