【摘 要】
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Qo S由于网络环境及物理位置等因素的变化,会产生内在的不确定性,而云模型是定义数据不确定性的有效工具,但传统云模型在描述不确定性Qo S的过程中不能处理Qo S分布的高峰特
【机 构】
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华中农业大学信息学院,武汉大学软件工程国家重点实验室计算机学院,武汉大学复杂网络研究中心,南京财经大学江苏省电子商务重点实验室
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Qo S由于网络环境及物理位置等因素的变化,会产生内在的不确定性,而云模型是定义数据不确定性的有效工具,但传统云模型在描述不确定性Qo S的过程中不能处理Qo S分布的高峰特点与不对称问题,因此提出一种用p阶组合云来为不确定性Qo S建模的方法,p阶云被证明了有高峰的特点,且峰度随着p的增大而增加,可以满足Qo S分布的要求,组合云可以解决数据分布不对称的问题,而实验也证明了p阶组合云能更有效的模拟Qo S属性值的分布,最后还根据实验分析结果提出了一种基于p阶组合云参数的服务过滤策略,为服务选择提供新方法.
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