基于SVM的Web服务质量评价方法
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.
支持向量机、服务质量、模糊C均值
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TP393(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61172156;广州市重点基础项目11C42090780
2013-02-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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