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基于SVM的Web服务质量评价方法
  • ISSN号：1000-2375
  • 期刊名称：湖北大学学报(自然科学版)
  • 时间：2012
  • 页码：449-451
  • 分类：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：广东科贸职业学院信息工程系, 华南师范大学南海校区
  • 相关基金：国家自然科学基金项目(61172156); 广州市重点基础项目(11C42090780)资助
  • 相关项目：物联网RFID量化路由研究
作者： 汪海涛|余松森|冼广铭|
关键词： 支持向量机, 服务质量, 模糊C均值
中文摘要：

SVM是一种新型的统计学习方法,在综合评价中采用SVM分类方法,可以减少主观因素的作用,提高评价结果的客观性.针对Web服务质量问题,本文中提出基于SVM的评价模型.首先从学习样本中选择支持向量,然后通过训练获取最优分类超平面,对新的样本和数据进行分类.与多层模糊综合评价(MPFS)、FCM等方法相比,SVM方法可以取得更客观和准确的评价结果.

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期刊信息
  • 《湖北大学学报：自然科学版》
  • 北大核心期刊（2008版）
  • 主管单位:湖北省教育厅
  • 主办单位:湖北大学
  • 主编：王世敏
  • 地址：武汉市武昌区友谊大道368号
  • 邮编：430062
  • 邮箱：hdxbzkb@163.com
  • 电话：027-88663900
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-2375
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1212/N
  • 邮发代号:38-45
  • 获奖情况:
  • 本刊现为"中国科技核心期刊"、"湖北省优秀期刊"、"...
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）
  • 被引量:4765