摘要
针对如何在众多服务功能相似的Web服务中选出高质量的Web服务,文章在基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)和BP神经网络(BP neural network,BPNN)的优化研究工作基础上提出了一种新型的Web服务质量评价模型,即SSA-BPNN评价模型,该模型利用稳定性较好的SSA算法来优化BP神经网络的初始权值与阈值的获取方式。实验表明本文所提出的SSA-BPNN评价模型具有较高的精度、泛化能力和稳定性,能够为Web服务选择工作提供决策支持。
作者
郭名诚
侯珂
李鑫浩
GUO Mingcheng;HOU Ke;LI Xinhao
出处
《信息技术与信息化》
2021年第10期13-15,共3页
Information Technology and Informatization
基金
陕西省重点研发计划项目(项目编号:2021GY083)。
