基于SWRL的制造系统知识表达与按需服务过程推理框架

为实现协同制造环境下制造系统服务过程的智能性,提出“需求—资源—服务—过程”为主线的按需制造范式,结合本体、语义推理等技术,提出制造系统基于语义网规则语言的服务过程按需推理框架;建立制造需求、资源、服务、过程的本体概念和关系模型,构建该框架的本体知识库;基于服务按需组合生成动态服务过程思想,运用IOPE模型描述语义Web服务功能语义和动态前后件服务交互特征,提取服务过程触发推理的描述逻辑规则,并通过规则到本体知识属性的映射构建语义规则;运用Protégé和Jess推理引擎实现推理的应用模型,通过推理实验证明了该方法的有效性.     

基于本体的机械故障诊断贝叶斯网络

针对机械设备维护与故障诊断过程中的不确定性,提出了一种将本体语义表示与贝叶斯网络相结合的故障概率推理模型。从异构多源的维护诊断信息和非结构化的专家经验知识出发,建立语义知识模型并进行概率扩展。利用贝叶斯分类器实现异常工况识别,给出了基于最大可能解释(MPE)的故障概率推理算法,从而根据运行工况、故障征兆和证据信息推理获得故障诊断解释。将本体语义描述的精确性和贝叶斯网络的概率推理能力相结合,既实现了诊断领域知识的形式化描述与共享,又能在一定程度上消除诊断过程的不确定性。某凉水塔风机转子典型故障诊断实例表明,该模型具有较好的故障识别效果。     

基于本体的机械故障诊断贝叶斯网络

针对机械设备维护与故障诊断过程中的不确定性,提出了一种将本体语义表示与贝叶斯网络相结合的故障概率推理模型。从异构多源的维护诊断信息和非结构化的专家经验知识出发,建立语义知识模型并进行概率扩展。利用贝叶斯分类器实现异常工况识别,给出了基于最大可能解释(MPE)的故障概率推理算法,从而根据运行工况、故障征兆和证据信息推理获得故障诊断解释。将本体语义描述的精确性和贝叶斯网络的概率推理能力相结合,既实现了诊断领域知识的形式化描述与共享,又能在一定程度上消除诊断过程的不确定性。某凉水塔风机转子典型故障诊断实例表明,该模型具有较好的故障识别效果。     

基于本体的产品配置知识模型的研究

提出了基于本体的产品配置知识模型,分析了配置本体构建的定位,研究了配置本体的建立方法,并针对配置本体中涉及的概念设计了其语义规则表达,最后通过配置本体系统的实现验证了配置知识的语义描述和自动推理功能。     

面向云制造服务的语义X列表知识表达与推理体系

为实现基于知识的云制造系统智能按需服务,结合X列表模型和本体、语义推理等语义Web技术,提出语义X列表模型;运用该模型分析云制造系统的本体要素概念、属性及要素之间的联系,建立包括需求任务、云资源、云服务和智能代理本体列表的面向云制造的语义X列表体系本体结构模型,提取并构建基于语义网规则语言的跨列表本体交互规则;设计面向云制造的语义X列表系统体系结构,利用接口与云制造系统的集成通信,将本体知识库、事实库与规则库封装进智能代理列表中进行按需服务组合推理;对具体的云制造任务实例建立了语义X列表模型和规则推理机制,通过推理实验验证了该体系方法的有效性和可扩展性。     

基于多维度分析的制造资源集成与共享

为满足网络化制造对制造资源的特殊需求,参考航空工业标准,从生命周期、应用视图和聚合粒度3个方面对制造资源进行多维度分析。利用国际万维网联盟推荐的资源描述方法,对多维度制造资源模型进行了基于网络本体语言的形式化描述,并通过斯坦福大学的本体建模工具构建了制造资源多层次、多视图、全生命周期的网络本体模型。最后,通过惠普语义网络实验室的本体接口函数,完成了制造资源网络本体语言文件与关系型数据库相互转换,实现了网络环境下制造资源工程数据及时有效的共享。     

公差与配合选择方法的本体化研究

为实现公差与配合选择的智能化,减少公差与配合选择过程中隐含的经验化知识带来的不确定性,将本体技术引入到公差与配合的选择中.首先,从公差与配合的选择过程出发,构建相应的公差与配合表示模型,并使用网络本体语言OWL2表示模型中各层次之间的配合关系.其次,基于所构建的表示模型,以本体推理规则的形式显示地构建公差与配合信息本体.然后,运用语义网规则语言SWRL定义公差与配合选择的推理规则.通过本体编辑工具protégé中的推理引擎得到最合理的公差与配合.最后,通过工程实例展示该方法的工作过程,并验证了方法的有效性.     

本体不确定信息的推理机制及其实现

本文对当前语义本体研究中不确定信息的表达和处理进行讨论,基于层叠式推理的实现机制,研究了不确定性推理的实现方法及步骤。在实验原型系统中运用Jena和Jena自定义规则,实现了不确定性语义推理。     

基于子本体的领域知识资源管理

为实现按需动态的基于语义的知识资源管理,提出一种基于本体语义的动态演化方法.该方法改变了静态利用本体的方式,考虑资源重用的局部性,将来自于大型本体的上下文相关的知识集合表示为子本体.通过建立语义映射,将知识资源的模式统一映射到子本体上,利用子本体的语义将异质异构的知识资源集成到一个缓存中.同时,基于遗传算法,提出了一种子本体演化方法.针对子本体的语义结构和特征,在遗传算法中采用了基于语义的参数编码和适应值评价,从而实现了动态,自适应的知识资源管理.此外,设计了相应的模拟实验,基于一个中医药本体,验证和评价了所提方法的有效性.     

基于本体的分布式零件资源库集成及语义检索研究

为实现网络环境下分布零件资源的集成管理,并满足企业在知识层面上对零/部件信息共享和重用需求,提出基于本体的零件资源库集成架构;基于此研究本体驱动的分布式零件资源库构建方法,并给出基于共享本体的零件资源库自动集成算法及实例;为尽可能全面地发现零件资源,采用基于本体的零件资源语义检索方法;最后开发原型系统验证上述方法的可行性,通过给设计用户提供一个基于语义的零件资源检索和应用集成入口,可进一步提高现有零件资源的利用率和重用程度。     

协同商务环境中的主观信任模型研究

针对开放网络环境中协同商务的动态、多域、异构等特点,提出了适用于开放式协作环境的基于云模型的主观信任评价方法,给出了基于云模型的信任更新算法.通过源实体与恶意推荐实体交互的仿真实验证明,应用该算法不仅可以有效抑制恶意实体的推荐行为,还可以激发实体的积极推荐.     

一种基于模糊逻辑的网络信任模型

在传感器网络中,为了便于各种传感器设备进行通信,研究并提出了一种基于模糊逻辑的信任模型。在复杂的传感器网络中,传感器必须知道他们自身高效、安全、可衡量的信任通信,实现了信任的定性与定量的转换。在传感器中,信任是网络通信能够快速、顺利进行的重中之重。将提出的模型应该在传感器网络中,旨在说明在沟通算法中,如何使用信任机制来选择从源到目的地最优路径。     

云制造服务信任评估技术

为解决云制造服务模式中多主体之间的信任评估问题,研究了模糊化的直接信任度量化模型,提出一种基于交易经验和移动加权平均法的直接信任度预测模型,并给出模型的动态更新算法;研究了推荐信任度中推荐权值的影响因素,提出一种基于主体间信任评估相似性和主体间直接信任关系的推荐信任度权值确定算法,并结合主体间的直接交易门限值,给出推荐信任度权值的动态更新算法。     

Chains of trust [customer-supplier relationship]

This article is based on the experiences of C J Fox and Sons, distributors of fasteners and other small components to original equipment manufacturers within the aerospace industry. Aerospace has been strongly affected by the changing attitudes of manufacturers towards their suppliers. The author explains how and why to involve your own suppliers in your manufacturing operations, and describes how Fox has developed and responded to the new era of openness between customer and supplier     

沈阳防锈如何获得“缸套大王”的信任

熟悉发动机领域的人都知道一个响当当的名字——中原内配.这是世界上最大的发动机汽缸套生产企业,产品打入通用、福特、康明斯、克莱斯勒等世界主流企业,市场覆盖欧美亚地区.中原内配号称世界“缸套大王”. 就是这样一家令人自豪的企业,曾经被一个行业性重大问题困扰——产品生锈.汽缸套是发动机关键零部件之一,由金属加工而成,防锈一直是困扰行业的难题.由于中原内配的产品为全球配套,产品经过长距离长时间运输之后,出现了锈蚀情况,影响产品品质和美观.很多企业曾经因为产品锈蚀而导致客户退货,遭受重大损失.中原内配不得不花大价钱使用国际知名的防锈材料生产商的产品,然而效果却差强人意.     

基于Agent的信任的情感劝说决策模型

基于智能体(Agent)的信任的情感劝说能更好地发挥Agent的各项人工智能优势。针对其中决策模型建立不够的现状,首先基于Agent的自身性格、情感衰减及外界刺激,运用大五性格、OCC情感模型及情感强度第一定律等,构建了相应的情感强度算法;其次考虑交易质量对信任的反馈,综合运用语言评价法、三角模糊数及将模糊数转换为具体分数(CFCS)算法,对Agent的交易质量进行模糊化和去模糊化处理,构建了相应的交易质量算法;再次对已有的信任更新因子进行改进后,构建了Agent的信任更新算法;最后在构建以上算法的基础上,采用交互式多准则决策(TODIM)法建立了基于Agent的信任的情感劝说决策模型,并采用熵权法对模型中的属性权重进行设定。为验证以上研究的合理性和有效性,设计了相应算例进行阐述,分析了不同参数取不同值得到的决策结果,并与相关研究进行了比较分析,得出了相应结论和管理启示,进一步归纳了不足之处和未来研究方向。     

非结构化对等网络环境中基于超级路径的信任汇聚模型

目前的信任管理模型大多数局限于结构化的对等(Peer-to-Peer)模型,而在非结构化的对等网络环境下,如何能有效地获取节点的全局信任,并对其进行管理已成为当前的研究热点.本文提出了一种将本地信任汇聚于目标节点的邻居节点,并通过超级路径来获得目标节点的全局信任值的信任管理模型SuperpathTrust,较好地解决了非结构化对等网络中信任数据聚集和存储的问题,通过一系列仿真实验,表明该模型信任值计算的准确度高,开销小,与信任管理模型EigenTrust相比,能迅速识别网络中的恶意节点,大大降低恶意交易概率.     

用清洁的滤芯赢得用户的信心——访富特滤芯厂董事长贺鹤全

GM记者：贵公司创建以来一直致力于滤清器的生产与销售，在10年的时间里打造成了一家吕种多样的专业生产厂，在行业中已颇具名气，请给我们介绍一下贵公司产吕的特点及应用领域？ 我公司产品有如下几方面特点： （1）品种多、规格全、应用领域广。十几年来我们已开发生产了空气滤芯、机油滤芯、柴油滤芯、液压油滤芯、旋装滤芯、油水分离滤芯、油气分离滤芯、精密滤芯等不同规格、型号，应用不同领域的产品4000多种。     

基于声誉的供应链企业直接信任评估模型

为了准确度量供应链企业间的直接信任程度,提出一种基于模糊理论的交易满意度评估方法,从产品质量、产品价格和产品耗时三个方面对企业交易满意度进行评估。在此基础之上建立了一个基于声誉的直接信任度评估模型。通过引入交易满意度、交易金额、交易时刻、交易次数和奖惩因子五个因素,使模型对企业声誉的描述和度量更加全面,进而实现对直接信任度的准确度量。仿真结果表明,该模型通过企业声誉来准确度量供应链企业的直接信任度具有可行性,而且能有效抑制企业的欺诈和投机行为的发生。