云制造环境下设计需求与服务资源的语义匹配方法

云制造环境下,为保证用户能够快速准确地检索到满足设计需求的服务资源,提出了一个基于本体的设计需求和服务资源的多层次语义匹配模型。首先,分析了云制造的需求和服务的分类,并根据分类对服务资源进行基于本体的形式化描述。在此基础上,研究了该匹配模型的三个阶段:基本信息匹配、功能属性匹配和服务质量匹配,并给出了每个阶段的相似度算法,定量描述设计需求和服务资源的匹配程度,实现平台针对设计需求的智能匹配。最后,通过实例验证了该方法的有效性和可行性。     

基于属性描述匹配的云制造服务资源搜索方法

为实现智能、高效、便捷的云制造服务资源搜索,提高服务资源需求与制造服务资源的匹配精确度,在分析现有服务资源属性检索技术和云制造服务资源特点的基础上,提出一种基于属性匹配的云制造服务资源搜索方法,并建立了其中云制造服务资源属性标准化分类描述模型;设计了服务资源同义词字典集和属性字典集,并以此为基础构造了关键词规范化算法和参数化的属性匹配算法。通过算法复杂度分析和实例验证表明,该方法具有云制造服务资源的高效准确匹配的优势。     

云制造服务平台供需智能匹配的研究与实现

为提高中小企业云制造服务平台搜索引擎的实用性,在保证其搜索智能度和搜索精度的同时,基于云制造服务模式和思想,开发了一个面向中小企业云制造服务平台的供需智能匹配引擎。采用关键字语义智能搜索,使用制造服务资源本体库,根据需求本体构建形式化的需求匹配模式,进行了制造服务资源的智能匹配算法。在汽车/摩托车配件行业进行了验证性应用,通过"骨架法"构建汽车/摩托车配件本体库,完成了该服务资源本体语义推理,实现了云搜索的有效、快捷智能匹配。     

云制造平台资源需求的高效匹配策略研究

为快速、精确地从云制造平台资源池中搜索到满足用户需求的资源,实现资源与需求的高效匹配,提出了一种资源需求高效匹配策略。首先,建立了资源与需求的形式化描述模型,在此基础上,采用改进的K-means聚类算法按基本信息进行聚类,对云服务池中的资源进行预处理,形成多个资源簇;其次,计算用户需求与各资源簇聚类中心基本信息的相似度,确立备选资源簇;最后,再分别从资源的状态信息、功能信息和服务信息3个方面对备选资源簇中的备选资源进行筛选匹配。实例分析和研究结果表明:与已有的匹配方法相比,该方法在保持较高匹配精度的同时具有更高的匹配效率。     

基于OWL-S的云制造服务语义匹配方法

针对云制造服务在匹配过程中的多样性、异构性、动态性和多约束性等特点,建立一种基于Web服务本体描述语言的云制造服务输入、输出、前提、效果匹配模型,研究了该模型匹配的参数匹配、属性匹配和综合匹配三个阶段。针对参数匹配过程中本体概念参数和约束条件参数的匹配度量化问题,给出结合语义相似度和基于蕴涵关系推理的量化方法及匹配算法。通过应用实例验证了该方法的有效性和可行性。     

面向装备制造行业的云制造服务需求与资源响应模型

针对制造服务资源在制造商搜索、获取、匹配、交易、使用过程中的多样性、动态性、离散性等特点,提出了一种云制造服务资源集聚机制与新的商业模式,建立了面向装备制造行业的云制造服务需求与资源响应模型,并采用直觉梯形模糊集匹配算法进行求解。通过某风电设备的云制造服务应用验证了该模型的可行性,研究成果为促进装备制造服务化发展提供了一种先进实用的方法和关键技术。     

基于匹配函数的云测试资源匹配算法研究

在云测试领域,用户需求与云资源间的匹配关系MR复杂且相互影响,导致缺少有效的针对云资源匹配方法的研究,而实现两者间的有效匹配对于满足用户需求和提高服务效率具有重要意义。首先对用户需求和云资源进行数学建模,然后综合考虑资源的性能、成本、可靠性、复杂性以及均衡性等影响因素,结合需求与资源间属性的距离偏好提出了相应的匹配函数和基于匹配函数的云测试资源匹配算法CTRMAMF,最后基于某工程实例,验证了该算法在解决用户需求与资源间最优匹配问题上的可行性。     

云制造环境下基于动态服务编排的产品配置研究

针对云制造环境下的产品配置需求,提出一种云制造服务标准化建模方法.利用本体技术对云制造服务进行标准化建模,基于加权FP-Growth算法实现云制造服务目录的动态聚合完善;提出一种基于相似度聚类算法的制造需求动态编排及制造批次重组方法;以履带式液压挖掘机的产品配置为实例,展示了云制造服务目录的动态构建及制造需求重组过程,对相关技术方法的有效性进行了初步论证.     

基于模板与全局信任度的云制造服务评价与选择方法

为实现云制造服务的智能选择与组合,阐述了云制造需求与云制造服务的匹配过程及云制造资源的特点,从云制造服务的分类、服务能力、服务负荷状态、服务接口规范和服务质量等方面对云制造服务与云制造服务组合模板进行了形式化描述,提出云制造模式下基于互评机制的云制造服务质量获取方法,建立了云制造服务信任度评价模型;建立了基于服务匹配度与全局信任度的综合优化模型,并运用遗传算法进行求解。通过算例及MATLAB仿真验证了所提方法的可行性。     

基于动态集成框架的云制造服务过程追溯与匹配研究

为有效控制制造资源虚拟化过程,考虑不同制造资源的形态,提出了云制造资源动态集成框架,研究了基于RFID的云制造服务过程追溯机制。在此基础上,建立了云制造资源服务能力多目标评价体系,并通过评价指标加权和计算云制造资源优先值,为制造任务匹配最优云制造资源节点。最后,结合云制造应用实例,验证了云制造服务动态集成体系的合理性和优选算法的可行性。