摘 要：在互聯網比較復雜的環(huán)境下，網絡服務態(tài)勢評估可以認為是一個決策的過程，文章提出了一種基于模糊數學的評估方法，將網絡服務態(tài)勢細化為五個級別，根據計算結果的隸屬度來判定網絡服務態(tài)勢的實際情況，該方法計算量小，比較高效，能夠適應網絡復雜環(huán)境的需求。

關鍵詞：網絡服務；態(tài)勢評估；模糊數學

引言

文章在對國內外研究廣泛研究的基礎上提出一種主機-網絡設備參數指標結構，然后利用了模糊數學中的方法對網絡服務態(tài)勢進行了評估。

1 基于模糊數學的評估方法

1.1 建立網絡服務態(tài)勢指標體系

由于文章主要考慮的是網絡服務的態(tài)勢。因此，指標的選取，更加注重可以顯示網絡服務情況的參數，為此將網絡態(tài)勢的參數分為兩類，即主機和網絡設備參數，也可以理解為服務的使用者與提供者兩方面，文章選取指標時參照以下幾個原則：（1）全面性與代表性；（2）系統性和層次性；（3）可操作性。

文章中建立的指標體系分為三個大的方面，即服務請求方，服務提供方和網絡鏈路方。網絡服務態(tài)勢的變化會通過這些參數的變化直觀地反映出來。由于是從服務的角度出發(fā)，所以指標體系中的參數都是一些接近上層的參數，與用戶關系密切。

1.2 評估方法主要步驟

1.2.1 確定隸屬度函數。若對論域（研究的范圍）U中的任一元素x，都有一個數與之對應，則稱A為U上的模糊集，A（x）稱為x對A的隸屬度。在文章中論域U所對應的就是一系列指標中的每一個參數。文章中從五個級別上對網絡服務態(tài)勢進行劃分，從一級到五級漸次變差。在這種分類基礎上，確定隸屬度函數。

1.2.4 對模糊矩陣進行復合運算

運算完成后，同上，對數據采用歸一化方法。得出相應的各級別隸屬度。

1.2.5 運用D-S證據合成理論整合評估結果。經過以上四步之后，可以得出指標體系中每個部分的評估結果，第五步要將以上三類數據結果統籌歸納，融合成為評估結論。文章中，作者采用D-S證據合成理論對結果進行合成。

D-S證據理論屬于20世紀新發(fā)展出的人工智能的范疇，具有能夠處理各種不確定信息的優(yōu)點。作為經典的不確定推理理論，是對經典概率論的發(fā)展，是不確定推理的重要組成部分。

合成規(guī)則多個信度函數的合成法則

1.2.6 根據最終的合成結果判別。根據第5步計算出的結果可以確定網絡服務態(tài)勢屬于哪個級別。

2 結束語

在研究國內外現狀的基礎上，文章針對網絡服務建立了一套較為實用的指標體系，提出了一種基于模糊數學的態(tài)勢評估方法。將網絡服務態(tài)勢評估看作一種決策過程，不是簡單的將結果定義為“是”或“不是”，而是利用模糊數學中隸屬度的概念來進行決策，使得評估過程更加合理。同時，該方法計算量較小，適用于復雜多變的網絡環(huán)境，能夠做到實時給出網絡態(tài)勢的評估結果。當然，該方法還存在一些需要改進之處，例如：評估的各項級別需要豐富的先驗知識以及實際的情況來劃分，這些都是以后研究的重點。

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作者簡介：朱聿光（1987-），男，山東省青島市人，工作單位：中國海洋大學信息科學與工程學院，職務：在職研究生，研究方向：計算機技術。