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J-GLOBAL ID：202102223000994680   整理番号：21A0459906

複数の層を持つニューラルネットワークを用いたWebサービスアンチパターンの検出【JST・京大機械翻訳】

Detection of Web Service Anti-patterns Using Neural Networks with Multiple Layers

著者 (4件)： Tummalapalli Sahithi (BITS Pilani Hyderabad, Hyderabad, India) ,  kumar Lov (Curtin University, Perth, Australia) ,  Murthy N. L. Bhanu (BITS Pilani Hyderabad, Hyderabad, India) ,  Krishna Aneesh (Curtin University, Perth, Australia)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1333  ページ： 571-579  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サービス指向アーキテクチャにおけるアンチパターンは,解が無効であり,望ましくない結果に終わる可能性がある共通の問題に対する解決策である。それは,最初に最良の解決策のように見える標準運動である。しかし,それは最終的に,どんな利点も凌駕する悪い結果を有する。研究は,アンチパターンの存在が,ソフトウェアシステムの品質と設計を平均し,Webサービスにおけるアンチパターンを検出するプロセスを非常に重要にしていることを明らかにした。本研究では,3つの特徴サンプリング技術,5つのデータサンプリング技術,およびWebサービスアンチパターンの検出における6つの分類アルゴリズムの有効性を経験的に調査した。実験結果は,入力として主成分分析(PCA)によって選択された計量を考慮することによって開発されたモデルが,他の計量によって開発されたモデルと比較して,より良い性能を得たことを明らかにした。また,実験結果は,2つの隠れ層によって開発したニューラルネットワークモデルが,隠れ層数を変えて開発した他のすべてのモデルより優れていることを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  有効性 ,  主成分分析 ,  機械学習 ,  *Webサービス
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  分類アルゴリズム ,  隠れ層 ,  サービス指向アーキテクチャ ,  データサンプリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 機械学習 ,  SOA ,  アンチパターン ,  Webサービス

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 層 ,  ニューラルネットワーク ,  Webサービス