Web服务是互联网上提供业务功能的一种方式，它们通常以服务的形式提供，例如网络应用程序接口(APIs)或者通过网络访问的软件功能。网络服务质量(QoS)描述的是在特定网络环境下，用户对于Web服务性能的综合体验和评价标准，它包括多个方面，如性能、可用性、可访问性、完整性、安全性、可靠性和服务质量等。
本研究论文探讨了Web服务QoS的需求，并基于模糊数学理论进行描述、评价和决策，以期通过提升服务质量，使服务提供商在激烈的市场竞争中占据有利地位。模糊数学是处理不确定性问题的一种数学工具，它通过将不确定性问题定量化来解决实际问题。
文中提到的几个重要QoS参数包括：
1. 性能：涉及服务的吞吐量、延迟和响应时间。
2. 可用性：指服务能否在需要时可用，以及其服务时间的长短。
3. 可访问性：服务可以被多少用户访问，以及用户访问服务的便捷性。
4. 完整性：服务的数据在传输过程中是否能保持完整性，不受损坏。
5. 安全性：服务在保护用户信息方面的能力，防止未授权访问和数据泄漏。
6. 可靠性：服务运行时的故障率，以及在出现故障时可修复性。
在模糊数学的应用中，研究者使用了一种将QoS属性模糊化的评价模型。例如，性能的可用性可以被模糊描述为一个模糊集，其中“高可用性”、“中等可用性”、“低可用性”等为模糊集中的元素，且每个元素对应一个隶属度，隶属度的值介于0到1之间。
通过构建模糊关系矩阵和应用模糊运算，可以得到对服务QoS各个属性的综合评判结果。文中提到了使用模糊逻辑来进行决策支持系统的设计，其中模糊集合中的元素通过模糊关系R来表示元素间的相关性，这样可以更好地模拟人类的思维和判断过程。
举例来说，如果有三个QoS属性：吞吐量、延迟、数据完整性，它们的模糊权重集合可以表示为A=(0.5, 0.3, 0.2)，而它们各自的模糊评价集合可能被表示为U、V、T。通过模糊运算，如模糊矩阵乘法，可以得到一个最终的模糊综合评价结果R。
此外，文中还提到了WS-QoS（Web服务QoS）的概念，它是一种在Web服务中采用服务质量标准的方式。在服务描述和服务选择时，可以依据这些标准来优化服务质量和性能。
整体上，这篇论文强调了模糊数学在处理Web服务QoS评价中的重要性，通过建立模糊模型可以更准确地描述和评价服务，从而帮助决策者做出更加合理的商业决策。通过这种科学化的方法，可以增强Web服务的竞争力，使服务提供商能够更好地满足用户的需求，从而在市场中取得领先地位。
