抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
品質異なるWebサービスのサービス(QoS)を正確に予測するために,本論文では,多変量時系列に基づくMulA LMRBF(広告とLevenberg-Marquardt改善された動径基底関数を用いた多段階予測)と呼ばれる新しいQoS予測アプローチを提案した。異なるQoS属性間の相関を考慮して,歴史的多変量QoSデータを地図化動的システムに,再構築された位相空間の埋め込み次元と遅延時間を推定するための平均次元(AD)を使用する位相空間再構成用いた。もサービスプロバイダの短期QoS広告データをより包括的なデータセットを形成した。,RBF(動径基底関数)ニューラルネットワークLevenberg-Marquardt(LM)アルゴリズムによる改善を用いてニューラルネットワークの重みを動的に更新することであり,これは予測精度を改善し,動的多段階予測を実現した。実験結果はMulA LMRBFは精度の点で従来アプローチより優れており,多段階予測に適していることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】