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制造云服务组合是一种提高云制造资源利用率,实现制造资源增值的新技术,对云制造产业的快速发展具有重要的支撑作用。随着云制造技术的日益成熟,网络上出现了大量具有相同制造功能和不同服务质量的制造云服务,如何通过这些制造云服务构建出既能满足用户制造需求,又具有最优服务质量的组合服务是云制造领域面临的难题。针对这一问题,将协作学习、变异和精英保留机制引入最大最小蚁群算法,构造了具有学习和变异能力的最大最小蚁群算法,并使用该算法求解服务质量感知的制造云服务优化组合问题。仿真实验结果验证了算法的有效性。 相似文献
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针对声音效果变化引起的语音声学特性的改变,提出基于声学模型自适应的方法。分析了正常模式下训练的声学模型在识别其他声效模式下语音的表现;根据随机段模型的模型特性,将最大似然线性回归方法引入到随机段模型系统中,并利用自适应后的声学模型来识别对应的声效模式下的语音。在“863-test”测试集上进行的汉语连续语音识别实验显示,正常模式下训练的声学模型识别其他四种声效模式下的语音时,识别精度均有较大程度的下降;而自适应后的系统在识别对应的声效模式的语音时,识别精度有了明显的改观。表明了基于声学模型自适应的方法在解决语音识别中声音效果变化问题上的有效性。 相似文献
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为了帮助中小型企业(SMEs)应对经济全球化的挑战,“集群式供应链”的概念作为一种新型管理模式被提了出来,它集成了工业集群和供应链两个方面的优势.目前,对集群供应链的研究仍然处于初级阶段,其理论结果难以应用到实践当中.基于此背景,提出一个集群式供应链服务系统的设计方法,以Agent模型与Web服务之间的模型映射为桥梁,整合来自不同学科领域的研究成果,从而弥补该领域理论和实践之间的鸿沟.最后,通过浙江织里镇的童装工业集群的案例,来解释如何使用该方法指导集群式供应链的构建和开发,主要包括三个阶段:商业建模、模型映射和实现建模. 相似文献
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为了帮助中小型企业(SMEs)应对经济全球化的挑战,"集群式供应链"的概念作为一种新型管理模式被提了出来。作为产业集群和供应链相耦合的新型企业网络,集群式供应链是真正的复杂动态系统,具有内在的复杂性,传统的建模分析工具难以奏效。基于此背景,引入了复杂系统研究中的"人工系统+计算实验+平行执行(ACP)"方法,用于分析集群式供应链中企业协同的复杂性,从而支撑服务系统的构建,促进集群式供应链模式的实践与推广。 相似文献
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本文针对一般非线性系统,构造了迭代学习观测器,基于该迭代学习观测器的状态和可调参数设计了输出反馈控制律,通过选择可调参数自适应调节律的适当形式,保证了整个系统的渐近稳定性和输出反馈控制律的有界性。计算机模拟显示所提出方法的有效性。 相似文献
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针对集群式供应链中采购商选择供应商过程中出现的过约束问题,提出一种基于约束层次和模糊偏好的供应商评价选择模型.该模型基于约束层次理论,依据采购商对供应商约束的必需性程度,将约束分为强制性约束层和非强制性约束层;同时采用模糊偏好的量化方法来确定采购商对供应商的模糊偏好,简化了供应商的选择过程;另外,该模型改进了约束层次理论中的全局评价算子,基于线性加权法构造了基于强制性约束层评价模型和非强制性约束层评价模型的供应商综合评价模型,提高了供应商选择的成功率.最后通过算例验证该模型是有效的. 相似文献