服务匹配模型中综合语义匹配方法研究

针对目前基于语义的服务匹配系统中的匹配方法存在对同一等级概念区别不清的问题,采用Web Services和语义Web技术,提出了一个基于UDDI和OWL-S的服务匹配模型,即对传统服务匹配模型的UDDI中引入语义化服务描述和基于数值计算的语义匹配功能.并综合利用基于几何距离和基于信息容量两种语义相似度算法的优点,设计了一种综合语义匹配算法,最后通过实验验证了该方法的优越性.     

基于OWL- S的语义Web服务匹配代理的设计与实现

文中提出了一种智能中间代理来执行Web服务语义匹配.匹配过程基于OWL-S本体,它包含服务发现、匹配及执行所需要的语义信息.为了发现满足用户请求的服务,智能代理使用匹配算法和基于描述逻辑自动推理器来匹配服务请求和服务广告描述.     

基于OWL-S的语义Web服务匹配代理的设计与实现

文中提出了一种智能中间代理来执行Web服务语义匹配.匹配过程基于OWL-S本体,它包含服务发现、匹配及执行所需要的语义信息.为了发现满足用户请求的服务,智能代理使用匹配算法和基于描述逻辑自动推理器来匹配服务请求和服务广告描述.     

基于Petri网的语义Web服务过程模型匹配算法研究

为了在服务发现中提高效率及准确率,在服务匹配过程中引入了服务执行状态的变迁等因素即服务的过程模型。而Petri网能够把Web服务的过程模型进行形式化描述．在服务发现中引入Petri网,通过Petri网描述web服务的过程模型,再对Petri网进行语义标注,最后通过计算过程模型的相似度来实现基于Petri网的语义Web服务发现匹配．这种方法结合现有采用功能性参数匹配的语义web服务发现对提高服务发现率,尤其对改善服务发现准确率起到了一定的作用．     

基于QoS本体的语义Web服务选择算法

引入QoS本体,提出了一种基于QoS本体的语义Web服务选择算法.该算法通过构造Web服务的QoS本体模型以支持异构QoS参数的语义描述和度量,并将QoS语义匹配和数值匹配相结合,从而更准确地为用户选择满足其个性化需求的Web服务.仿真实验表明,基于QoS本体的语义Web服务选择算法能够充分利用QoS语义和数值信息,为用户选择更合适的服务,实现用户对Web服务的个性化需求.     

基于本体的多无人机系统语义互操作方法

引入基于领域本体的语义模型形式化建模方法,提出了多无人机交互描述的语义描述模型方法和交互配置的语义增强方法.设计了无人机本体UAV O和服务描述本体UAV OS,在OWL S（Ontology Web Language for Services）基础上扩展服务动态特性等的描述,可以为服务质量、服务状态和服务关系提供语义描述;扩展了对多无人机任务和动态配置、组合所需控制结构等的描述.为了实现多无人机应用配置的自动化和动态性,基于本体的语义增强方法可以用于配置管理,在匹配中引入高层次的语义增强匹配,对多无人机交互配置处理进行语义增强.在无人机综合仿真环境中进行了验证,结果表明,提出的基于本体的语义互操作方法能有效地支持多无人机应用交互和集成.     

面向应用领域的Web服务发现与匹配

面向应用领域的Web服务发现的目标是帮助用户找到能够为其构建应用系统提供功能支持的Web服务,从而降低应用系统开发成本、提高开发效率.提出了一种基于功能语义的Web服务发现方法,以支持面向应用领域的Web服务发现需要.通过定义Web服务功能语义描述模型,为服务提供者和用户提供了统一的Web服务描述方法;同时在建立领域功能本体的基础上,依靠语义标注机制,消除服务描述间的语义异构;在此基础上,进一步提出基于功能语义的Web服务发现与匹配策略.实验表明该方法是可行和有效的.     

云制造环境下设计需求与服务匹配模式算法

针对云制造环境下设计需求与设计服务的特性,构建含有属性集、关系集和操作集的设计需求与设计服务数据结构。建立一种云制造环境下的设计需求与设计服务输入、分解、组合和输出匹配模式,研究了该模型的原子匹配、扩展匹配和产品匹配。针对匹配过程中输入、分解、组合和输出量化问题,采用语义概念相似度和循环递归设计结构匹配算法实现设计需求与设计服务智能匹配。最后,通过实验验证,表明该模式与算法的有效性和可行性。     

基于社会网络的语义Web服务协同

服务协同是多个服务在服务组合中的协同合作,通过动态组合实现大粒度的服务任务。服务社会网络基于服务社交关系的构建与维护,更好地为服务协同提供支持。服务匹配是服务社会网络构建的重要基础。文章提出了一个新的语义Web服务相似度比较算法,同时引入了深度及局部密度对服务本体语义相似度的影响,从而实现了高效的服务匹配,并达到高效的服务协同。