12、WSDL理解度度量:WSDLUD指标解析

WSDL理解度度量:WSDLUD指标解析

1. 引言

在当今数字化时代,Web服务(WS)已成为构建面向服务应用程序的基础软件组件。根据万维网联盟(W3C)的定义,Web服务是由统一资源标识符(URI)标识的软件应用程序,其接口和绑定能够以XML工件的形式进行定义、描述和发现。它支持通过基于互联网的协议交换基于XML的消息,与其他软件代理进行直接交互。

企业越来越多地开发Web服务,供其他企业用于构建新的软件系统,以满足业务需求。每个Web服务都有相应的描述,规定了所使用的数据类型、提供的操作、输入和输出,以及实现高层和低层软件元素之间通信的技术。这些描述会发布在互联网上,企业可以获取并判断某些服务是否适合用于构建他们所需的软件。

由于Web服务是软件包,因此为了进行维护(如修复漏洞、适配和演进等),必须理解它们。而理解Web服务的主要信息来源是相应的WSDL(Web服务描述语言)描述。尽管有多种资源可用于收集Web服务的信息,但WSDL描述是用户在分析服务是否符合其需求时首先使用的资源。此外,Web服务描述提供了高级抽象数据,有助于简化对Web服务的理解。

然而,WSDL作为一种基于XML的语言,其描述内容阅读起来较为繁琐,因此需要工具来辅助软件工程师完成这项任务。目前有许多工具可用于检查WSDL描述、转换为不同的WSDL版本、计算各种指标以及生成用户友好的可视化界面等,但专门用于帮助理解WSDL描述的工具却很少。

为了解决这个问题,本文提出了WSDL理解度(WSDLUD)指标。该指标旨在预先衡量WSDL描述的理解复杂度。为了计算WSDLUD,我们使用了偏好逻辑评分方法(LSP)。LSP是一种多标准评估方法,需要定义标准树、聚合结构和一组

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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