基于Servqual的公务用车管理系统服务质量评价模型

为了有效评估公务用车管理系统的服务质量,提出了基于Servqual的公务用车管理系统服务质量评价模型,构建了相应的服务质量评价指标体系。结合层次分析法、模糊分析法、问卷调查等方法和工具,提出了一种模糊层次分析的评价方法。成立了由专家、管理者和用户代表组成的评价团,通过收集大量用户感知和满意度评价数据,对所构建的评价模型进行了实践验证。结果显示,评价团中3组人员对该模型各指标的权重评价值的相对误差低于1%,用户对公务用车管理系统服务的总体评价值与通过模型计算的评价值之间的相对误差低于2%。实践表明,构建的模型指标体系合理,适用于公务用车管理系统服务质量的分析与评价。     

基于成批排队的自相似业务性能分析

自相似业务建模及性能分析是ATM领域当前的研究热点。讨论了当前排队模型的特点与不足,从分组层次上提出了一种新的模型。利用成批排队理论对系统的性能指标进行了分析,对模拟流量的自相似性及排队性能进行了实验仿真,研究了确定模型参数的方法,证实了理论结果的正确性。实验结果表明,从分组层次上建立的排队模型在性能上优于ON-OFF源层次上的模型。     

军事网络信息服务质量评估指标体系研究

为解决军事网络信息服务质量评估客观性、适用性、扩展性不足等问题,从用户信息行为的视角探讨了一种军事网络信息服务质量的评估指标体系,将评估指标体系划分为检索质量、浏览质量、信息质量、获取质量、发布质量、交互质量6个维度,按量化方式将指标计算方法分为定量评价、半定量评价、定性评价3种,分别举例说明了指标数据采集和评价计算的...     

自相关性对IP网络数据流量预测影响的实验分析

为了测定自相关性对于IP网络数据流量预测的影响,利用局域网和广域网上的真实流量数据集,设计并进行了流量聚合实验和洗牌实验.得到的实验数据显示,随着聚合尺度的增大,平均相对预测误差减小;自相关性越强,预测误差越小;上述影响主要来自于短时相关性.实验结果表明,自相关性对于数据流量预测具有重要影响,自相关性越强,预测效果越好;而且,短时相关性的影响是主要的,长时相关性的影响很小.     

ALOHA系统信息到达流的概率分析

ALOHA协议是现代通信网络和计算机网络中常用的一种协议,在该系统中存在着分组的碰撞和重发,针对卫星通信系统中的ALOHA协议,从概率论的角度对其信息到达流地近似分析,最终得出了其信息到达流的平均到达速率这一有意义的理论结果。     

面向任务与基于ANP的网络信息体系能力需求满足度分析方法

针对目前在网络信息体系能力评估领域凸显的评估针对性较弱、能力关联性缺失等典型问题,以使命任务为牵引,基于复杂网络分析思想提出了一种网络信息体系能力需求满足度分析方法.该方法通过使命任务分解,将其关联映射到具体能力上,获取特定使命任务下的网络信息体系能力需求;以现有系统技战术性能指标为依据,借助能力满足度理论实现能力值量化,同时利用ANP进行能力相关性建模,获取网络化能力指标权重;进而通过多维能力融合及综合能力图谱,分析并展现体系现有能力水平之于特定使命任务的满足程度.最后以海军某使命下的体系能力需求为典型案例,检验该方法的可用性和有效性.