一种模型驱动的WS-CDL服务组合可靠性预测方法
模型驱动的Web服务合成
模型驱动的Web服务合成
季磊
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2007(033)018
【摘要】随着已有Web服务数量的不断增加,如何利用现有的Web服务创建新的更复杂的Web服务成为一项新的研究课题.该文提出了MDA模型转换驱动的合成Web服务开发方法,针对Web合成的静态建模部分,提出了建立Web服务静态结构平台无关和平台相关模型的方法,给出了二者之间的转换规则.
【总页数】3页(P100-102)
【作者】季磊
【作者单位】解放军总医院计算机室,北京,100853
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.5T系统整合中基于模型驱动的Web服务组合方法研究 [J], 艾利锋;刘春煌;杜彦华
2.模型驱动架构的语义组合Web服务的验证 [J], 蓝荣贵;王勇;朱正东;李增智
3.活动预测模型驱动的Web服务合成 [J], 汪晖
4.模型驱动的Web服务组合的QoS属性的研究 [J], 陈营;李绪蓉;谢强
5.智能Web服务及其元模型驱动的开发环境 [J], 陆潇华;李银胜
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数据驱动的软件可靠性模型研究
数据驱动的软件可靠性模型研究杨波;黄洪钟;郭夙昌【期刊名称】《中国科技论文》【年(卷),期】2007(002)010【摘要】传统的软件可靠性增长模型通常基于一系列不符合实际情况的假设,因而其适用性和准确性受到了较大的影响.近年来,数据驱动的软件可靠性建模方法受到了广泛的重视,一些文献提出了基于人工神经网络和基于支持向量机的软件可靠性模型.由于数据驱动的软件可靠性模型不对软件的内部错误及失效过程做任何假设.因而其适用范围较传统的软件可靠性增长模型更广.对于数据驱动的软件可靠性模型,其使用的软件失效数据对模型的预测精度有很大的影响,但现有的文献未对此进行研究.本文提出了一种基于支持向量机的软件可靠性模型,并指出对数据驱动的软件可靠性模型,应使用累计失效数据而不应使用失效间隔数据;应使用最近的部分失效数据而不应使用所有观测到的失效数据.本文同时还提出了一种基于遗传算法的模型参数优化方法.应用三组现有文献中的实际软件测试数据,对所提出的软件可靠性模型与现有的数据驱动的软件可靠性模型进行了对比研究.结果表明,本文所提出的软件可靠性模型具有较好的预测精度.【总页数】7页(P768-774)【作者】杨波;黄洪钟;郭夙昌【作者单位】电子科技大学机械电子工程学院,成都,610054;电子科技大学机械电子工程学院,成都,610054;电子科技大学机械电子工程学院,成都,610054【正文语种】中文【中图分类】TP311.5【相关文献】1.数据驱动的软件可靠性模型在石油工业信息系统中的应用 [J], 刘洪太2.数据驱动与半数据驱动模型在降雨径流模拟中的应用与比较研究 [J], 阚光远3.数据驱动研究范式和一流高校数据服务支撑体系研究——首届全国高校数据驱动创新研究大赛综述 [J], 崔海媛;罗鹏程;赵静茹;聂华;王继民;张久珍4.考虑排错过程引进故障的开源软件可靠性模型研究 [J], 米晓萍;王金勇5.基于狼群算法的软件可靠性模型参数估计研究 [J], 于苗苗;朱兵;李震;王东升;魏海峰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种低功耗的WSN数据多节点联合预测冗余控制模型
一种低功耗的WSN数据多节点联合预测冗余控制模型汪宏海【摘要】随着物联网的快速发展,无线传感器及其网络的应用进入了一个全新的高度,而传感器节点的寿命和能耗问题一直制约着其进一步发展.基于此,本文提出了一种预测回归控制模型,能够对节点进行回归预测分析,通过将融合多个节点构建多元回归模型,能够对历史数据进行融合,从而能够提高单个节点的准确性并有效降低能耗,还可以提供一定的节点冗余支持,即在部分节点失效时仍可采用控制模型进行较为准确的预测.通过在样本区域部署测试系统,结合“小气候”特点对控制模型进行了测试,验证了预测回归模型的有效性.【期刊名称】《安阳师范学院学报》【年(卷),期】2017(000)005【总页数】8页(P30-37)【关键词】无线传感器网络;回归预测;能耗控制;系统冗余【作者】汪宏海【作者单位】浙江旅游职业学院,浙江杭州311231;苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215000【正文语种】中文【中图分类】TP393.03随着无线传感器所释放的对各领域的巨大推动力，该技术正逐步从理论研究领域进入实际工程应用阶段[1]。
如以物联网应用系统中，无线传感器网络感知节点的设计与实现关键技术上已经有较全面的研究，包括工作模型、网络结构设计、硬件设计、底层操作系统、传感器驱动以及上层应用等。
但在实际工程应用中仍有一些难以解决的问题，主要有无线传感器系统的使用寿命和节能两方面的问题。
一方面，为了延长无线传感器使用寿命，需尽量减少其工作时间，但会导致其工作周期延长；虽可以延长设备使用寿命，但是会引起系统的不稳定[2]。
特别是在一些实时性要求比较高的环境，WSN的工作才会有意义。
如果传感器不能及时地将各项数据传回控制中心，可能会导致较为严重的后果，如应用于多轴飞行器无线控制网络中，将有可能导致飞行器坠毁、失联等灾难性的后果。
但是由于无线传感器的工作寿命与开启次数有密切关系[4]。
采用有线方式供电又无法发挥无线传感器网络的优势，而且由布线引发的各种困难也不可避免。
模型驱动的反应式系统软件开发方法与应用
模型驱动的反应式系统软件开发方法与应用
谭琪璘;毛宁
【期刊名称】《航空计算技术》
【年(卷),期】2018(48)5
【摘要】传统的软件开发方法已无法应对由复杂反应式系统的并发、混合与实时性特点所带来的挑战.以实际项目出发,从分析、设计及验证3方面介绍了模型驱动的反应式系统软件开发过程及建模方法.通过多目标平台的集成与应用,验证了模型驱动软件开发方法能够有效提高反应式系统软件的开发效率及准确性.
【总页数】5页(P76-79,84)
【作者】谭琪璘;毛宁
【作者单位】航空工业西安航空计算技术研究所,陕西西安710068;航空工业西安航空计算技术研究所,陕西西安710068
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.52
【相关文献】
1.基于模型驱动的汽车电子软件开发方法研究 [J], 查正运
2.模型驱动的领域软件开发方法研究 [J], 王飞
3.一种模型驱动的笔式表单界面软件开发方法 [J], 樊银亭;滕东兴;马翠霞;杨海燕;戴国忠;王宏安
4.模型驱动的\"面向对象的软件开发方法\"\r课程教学探究 [J], 王铁鑫;陶传奇
5.基于模型驱动的软件开发方法研究 [J], 刘晓宇
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面向汽车制造企业供应商选择的wsr评价模型
VMI评价模型
通过实施供应商管理库存，对供应商 的库存管理能力进行评价。
03ห้องสมุดไป่ตู้
WSR评价模型介绍
WSR评价模型的原理和特点
原理
WSR评价模型是一种基于物理-事理-人理（Wuli-Shili-Renli）的系统评价方 法，旨在全面考虑问题涉及的各个维度，包括物理维度、事理维度和人理维度 。
应用效果分析
1 2 3
提高供应商选择准确性
通过WSR评价模型的综合评估，企业能够更准确 地选择出符合要求的供应商，降低因供应商选择 不当带来的风险。
优化供应链管理
WSR评价模型的应用能够帮助企业全面了解供应 商的实际情况，优化供应链管理，提高整体运营 效率。
提升企业竞争力
有效的供应商选择和管理能够降低企业成本、提 高产品质量和交货期稳定性，从而提升企业在市 场中的竞争力。
2
在选择供应商时，汽车制造企业应综合考虑供应 商的多个方面，包括质量、服务、响应速度等， 避免单一指标的片面评价。
3
汽车制造企业应加强与供应商的沟通和协作，建 立长期稳定的合作关系，共同提升企业的竞争力 和市场地位。
THANKS
谢谢您的观看
未来研究可以进一步探讨不同行 业、不同规模企业中供应商选择 的最佳实践和案例，为理论研究 提供更多实证支持。
针对汽车制造企业供应商选择的 具体情况，可以进一步细化评价 指标和权重，提高评价模型的针 对性和实用性。
对汽车制造企业的建议
1
汽车制造企业应重视供应商选择的重要性，采用 科学、合理的评价方法，确保供应商的质量和服 务水平。
研究内容
本文将构建一个面向汽车制造企业供 应商选择的wsr评价模型，包括确定 评价指标、权重赋值、评价标准等。
SOA期末复习
谭淇蔚
流程服务（Process Services） ：流程服务主要用来满足业务流程的需要，通过将多个 服务组合起来形成一个业务流程。 信息服务（Information Services）:信息服务主要用来提供对同构或异构数据源的访 问，解决不同数据源之间数据共享困难的问题。比较常用的技术有联邦、复制、ETL、 元数据管理、主数据管理、动态数据仓库、XML 等。 接入(访问)服务（Access Services）:访问服务主要用来提供访问已有应用、打包应用 的能力，使已有应用的功能以服务的形式对外暴露出来。 企业(业务)应用服务（Business App Services） ：业务应用服务主要用来构建一个强 大、可伸缩、安全的服务环境，为新的应用组件提供运行时服务。 伙伴服务（Partner Services）:伙伴服务提供将合作伙伴的应用系统集成到共同的企 业体系结构中的功能。 7. 面向服务的分析和设计 SOMA? SOMA：通过面向服务的建模、分析和设计技术与活动，构 造 SOA 应用. (1)定义 SOA 各层次中包含的元素(2)在每一层次作出关键的体系结构设计 决策；SOMA 的途径：混合式. (1)自顶向下：从业务需求出发，通过模型驱动，构造 SOA 蓝图；(2)自底向上：充分利用遗留系统的投资，封装可被服务所使用的功能；
谭淇蔚
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<portType> web service 执行的操作 <message> web service 使用的消息 <types> web service 使用的数据类型 <binding> web service 使用的通信协议 消息和类型不是它的核心。核心是在于它的操作和绑定 UDDI:UDDI 是统一描述、发现和集成（ Universal Description, Discovery, and Integration）的缩写。它是一个基于 XML 的跨平台的描述规范，可以使世界范围内的 企业在网络上发布自己所提供的服务。 如何开发自己 web 服务（Java 平台为例）？1、编写所要发布的功能函数源码项目；2、 利用 axis2 将项目可提供的服务打包；3、将打包的服务放到 axis2 发布目录下即可发 布。 如何访问调用已有的 Web 服务(URL 直连，代理)？URL 直连:采用 SOAP 协议，在已知 的 web 服务的 SOAP 调用链接， 使用程序构造 soap 协议进行请求发送， 然后获取相应信 息，完成调用。利用 axis2，提供服务所在的链接，生成相应的代理文件，调用代理 文件（生成桩，初始化方法，传入方法参数，调用响应，检测返回结果） ，完成调用。 Orchestration（编排）和 choreography（协同）? 前者定义了如何将小粒度的服务按 照特定的流程聚合为大粒度的服务； 后者则定义了如何在多方的业务流程之间通过服务 实现协同的动作编排。二者的本质上都是用来规划服务之间的协同。 Orchestration：将多个小粒度的 Web 服务按照特定的业务逻辑规则构造为一个可执行 的业务过程，同时又可以看作是一个大粒度的复合 Web 服务。(执行时需要有中心控制 机制；由一个组织所拥有；) 侧重点：如何使用已有的服务来构造新的服务。 Composition ≈ Orchestration 服务编排的描述方法：BPEL(4WS) BPEL: 业务流程执行语言，它是一种使用 XML（标准通用标记语言下的一个子集）编写 的编程语言，一门用于自动化业务流程的形式规约语言。 BPEL 的作用是将一组现有的服务组合起来，从而定义一个新的 Web 服务。因此，BPEL 基本上是一种实现此种组合的语言。组合服务的接口也被描述为 WSDL portType 的集 合。 它是基于 XML 和 web 服务所构建，基于 web 的语言。 BPEL 步骤：1、列出相关 web 服务清单；2、为 BPEL 流程定义 WSDL；3、定义合作伙伴 链接类型；4、创建业务流程；5、部署和测试。 BPEL 能够实现基于 WSDL 的 Web Services 之间的流程编排和服务协同，它提供了一种 XML 注释和语义， 用于指定对 Web Services 进行编排并确定 Web 服务之间的业务流程， 实现 Web Services 之间的协同。 BPEL 基本结构: 过程中的基本功能单元：活动<activity> 活动之间的次序关系： 先后次序<sequence> 多分支<switch> 循环<while> 并发与同步<flow> 非确定性选择<pick> 过程的相关数据：容器<container> 错误处理机制：<catching>、<handling faults>
基于Web Service服务质量的预测建模
基于Web Service服务质量的预测建模
赖永浜
【期刊名称】《科技传播》
【年(卷),期】2012(0)21
【摘要】随着计算机技术的快速发展，网络上出现越来越多的Web服务，伴随而来的结果就是大量功能相同或相似的Web服务的涌现，这给用户服务的选择制造了一个难题，因而在功能选择的前提下基于服务质量来选择Web服务成为一种趋势。
为了帮助用户动态择出最能满足用户需求的Web服务，本文提出一个基于Web Service 服务质量的预测建模，通过动态的预测Web服务下一阶段服务质量来帮助用户选择最优服务。
【总页数】2页(P193-193,189)
【作者】赖永浜
【作者单位】同济大学电子与信息工程学院,上海201804
【正文语种】中文
【中图分类】TP39
【相关文献】
1.基于SLA和Web Services技术的服务质量监测系统 [J], 苏爱华;张国清
2.一种增强Web Services的服务质量和性能的方法 [J], 陈隋和;钟勇
3.Web Services服务质量度量工具的研究 [J], 郑奕;钱乐秋
4.基于Web Service服务质量的查找方法研究 [J], 徐辉;曹健
5.基于Web Services技术的分布式在线销售系统的开发与实现 [J], 任莉君
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航空发动机寿命预测模型研究
航空发动机寿命预测模型研究航空发动机是现代航空运输的核心装备之一，它的性能和寿命对飞行安全和经济效益都有着重要的影响。
然而，随着飞机的运行时间的不断增长以及航班频次的不断增加，如何准确预测航空发动机的寿命也成为了航空运输领域一项重要的研究课题。
目前，航空发动机寿命预测模型主要有三种：基于统计学方法的模型、基于物理学方法的模型和基于数据驱动的模型。
基于统计学方法的模型是通过收集历史数据来分析发动机的寿命规律，再利用数学统计方法建立模型进行预测。
这种方法常用的模型有Weibull分布、Log-Normal分布等。
具体而言，我们可以通过对发动机的故障数据进行分析，统计出发动机在特定时间段内出现故障的概率，从而推算出发动机的寿命。
基于物理学方法的模型则是通过分析发动机的物理机理，研究它们在不同环境和工况下的耗损规律，利用物理学原理建立数学模型进行预测。
这种方法主要分为两类：基于连续介质假设的模型和基于离散介质假设的模型。
前者将发动机看作一个连续介质，通过分析介质中各种参数的变化趋势来预测寿命；后者则将发动机看作由若干零部件组成的离散介质，通过分析不同部件之间的相互关系，来预测整个发动机的寿命。
基于数据驱动的模型则是通过挖掘大量的实时数据，应用机器学习和深度学习等技术建立模型进行预测。
这种方法依赖于海量数据的积累和处理，因此需要大量的专业人才和技术设施支持。
它可以实现对发动机寿命的实时监测和预测，提高发动机的维护效率和使用寿命。
无论是哪种方法，航空发动机寿命预测模型的建立都需要基于大量的数据分析和实验研究。
此外，为了充分利用历史数据，还需要对数据进行预处理、筛选和优化，并利用相应的工具和算法进行分析和建模。
这对于科研人员和技术人员的素质和能力都是一种极大的挑战，需要不断地迭代和优化模型，以适应不同工况和应用场景的需要。
总体而言，航空发动机寿命预测模型的研究涉及到多个学科领域和技术层面。
不仅需要在理论上不断创新，还需要在实践中进行不断的验证和完善。