%0 Journal Article
%T 基于改进HMM模型的组合服务故障诊断方法
%A 印莹
%A 李明
%A 赵宇海
%A 张斌
%J 东北大学学报:自然科学版
%P 655-658
%D 2014
%R 10.3969/j.issn.1005-3026.2014.05.011
%X 针对现有组合Web服务诊断模型故障诊断准确率普遍不高的问题，提出一种新颖的基于改进隐马尔可夫模型(Improved-HMM)的故障诊断方法.首先，从组合服务监测数据中提取多维特征序列训练HMM模型.训练过程中，考虑到基于BW的方法仅在某观测条件下进行参数评估，获得的参数准确度不高，提出基于贝叶斯估计的学习方法，得到更客观的参数;进一步，基于改进的HMM模型计算当前特征序列对应的各类故障类型发生概率，推断最有可能的故障类型.实验结果表明，提出的方法具有较高的诊断率和较低的漏报率，适合在网络环境中进行实时故障检测.
%K 隐马尔科夫模型
%K 组合Web服务
%K 故障诊断
%K 贝叶斯估计
%K 特征序列
%U http://xuebao.neu.edu.cn/natural/CN/abstract/abstract5458.shtml