遗传神经网络在可信Web服务度量中的应用

"基于遗传神经网络的可信Web服务度量模型" 这篇研究论文探讨了如何解决可信Web服务的度量问题。当前，Web服务在互联网中扮演着重要角色，但缺乏一套客观且科学的度量标准来评估其可信度。为了解决这一问题，论文提出了TM-WS（Trust Metric for Web Services）模型，这是一个专门针对Web服务的可信属性模型。该模型详细描述了Web服务的各个可信属性，以及这些属性与其度量因子之间的关系，为评估Web服务的可靠性提供了理论基础。 接着，研究者创新性地结合了神经网络的自我学习能力和遗传算法的全局优化特性，设计出了一种名为EPTMM（Evolutionary Programming-based Trust Metric Model）的可信Web服务度量模型。EPTMM模型通过神经网络的学习过程，可以不断适应和优化，以满足用户在选择可信Web服务时可能变化的需求。同时，他们还提出了一种基本算法ANNGA（Adaptive Neuro-Network based Genetic Algorithm），该算法能够在设定条件下灵活调整计算，确保度量的准确性和适应性。 为了验证EPTMM和ANNGA的有效性，研究团队开发了一个原型系统。这个系统证明了所提出的模型和算法在指导用户选择可信Web服务时的可行性和实用性。通过实际应用，系统能够根据不同的条件和需求，提供动态的、个性化的Web服务可信度评估，从而帮助用户做出更明智的选择。 此外，论文中提到的VML（Vector Markup Language）技术在复句关系层次树的可视化研究中也有所应用，虽然这部分内容与Web服务的可信度度量模型不直接相关，但它展示了在语言学领域如何利用先进的技术来提升信息表示和理解的效率。在现代汉语复句的教学和研究中，通过VML技术可以自动生成复句关系层次结构图，并在网页中实现可视化，大大减少了手动绘图的工作量，提高了存储和展示的效率。 这篇论文主要贡献在于构建了TM-WS模型，设计了EPTMM度量模型和ANNGA算法，这些成果为Web服务的可信度评估提供了科学依据和实用工具，同时也展示了VML技术在语言学领域的应用潜力。