基于最小均方算法的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)方案

云計(jì)算在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）中起著至關(guān)重要的作用，云計(jì)算服務(wù)的質(zhì)量直接影響了IIoT的可用性。所以，需要選擇最合適的Web服務(wù)。

基于IIoT的系統(tǒng)通常采用三層架構(gòu)，這樣的系統(tǒng)必須能夠基于服務(wù)質(zhì)量動(dòng)態(tài)地發(fā)現(xiàn)和檢索最佳的Web服務(wù)。通常評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)和云計(jì)算服務(wù)，采用一套定義好的服務(wù)質(zhì)量（QoS）標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)分析大量與QoS有關(guān)的數(shù)據(jù)，來(lái)描述和區(qū)分功能類似的Web服務(wù)。因此，為了充分評(píng)估所有可用Web服務(wù)的QoS，用戶必須調(diào)用所有可用Web服務(wù)，獲得QoS，否則獲得不到?jīng)]有調(diào)用服務(wù)的QoS值。

如果可用的Web服務(wù)數(shù)量很大，調(diào)用每個(gè)單一的服務(wù)的成本將很大。通常需要采用一些預(yù)測(cè)算法來(lái)估計(jì)缺失的QoS值來(lái)解決此問(wèn)題。在文中，提出了一種基于最小均方算法（KLMS）來(lái)預(yù)測(cè)缺失的IIoT值的方法。在數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)過(guò)程中，首先引入相關(guān)系數(shù)，從每個(gè)已知QoS條目的類似Web服務(wù)中找出相關(guān)的QoS值。接下來(lái)，采用KLMS方法分析所有已知具有最高相似度的Web服務(wù)相應(yīng)的QoS數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。最后，可以根據(jù)相關(guān)系數(shù)對(duì)未調(diào)用的Web服務(wù)的QoS值進(jìn)行預(yù)測(cè)。

文中對(duì)該方法進(jìn)行了驗(yàn)證，驗(yàn)證數(shù)據(jù)包括500個(gè)Web服務(wù)項(xiàng)目，已知200個(gè)Web服務(wù)的QoS值，對(duì)其他Web服務(wù)的QoS值進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，文中提出的基于KLMS的預(yù)測(cè)方案比傳統(tǒng)方法具有更好的預(yù)測(cè)精度。

網(wǎng)址：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1389128616000189

作者：Luo X

編譯：徐嘉浩