云制造中加工设备资源语义模型研究

为了解决云制造环境下加工设备资源的虚拟化封装问题,建立了一种开放的、柔性的加工设备资源模型。在深入解析制造资源内涵、分类、特性的基础上,分析了加工设备资源的特点,结合语义知识和WEB技术,建立了加工设备资源模型。给出了加工设备资源语义描述方法,建立了描述模板。最后详述了云制造资源匹配流程,为云制造平台资源管理提供了重要基础和条件。     

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。     

基于制造任务分解的云资源匹配方法的研究

针对目前信息数据的迅猛发展,许多公司开始了资源云端的应用。为了实现云制造资源与制造任务间的准确匹配,在云制造资源的特点和分类基础上,对制造任务的分解和制造资源的匹配方法进行研究。首先将企业的制造生产任务进行分解描述,使之与云制造资源分类属性间的匹配变得可行。采用资源类型、资源基本信息和服务质量三种算法完成云制造资源的匹配,最后通过实例验证了匹配方法的有效性。     

语义描述的服务资源发现机制研究

基于语义描述的服务资源发现,针对网络和网格等服务资源,利用相似度算法,提出了基于语义匹配的服务资源发现算法,并综合考虑匹配机制,实现海量服务资源的快速、准确定位.模拟实验结果表明,语义描述的服务资源发现机制具有较高的查询精确率,有效地改善了传统服务资源发现精确度不高的问题.同时综合广泛资源服务查询和精确资源服务匹配机制,提高了服务资源发现效率.     

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.     

云制造环境下基于本体的资源虚拟化方法

针对云制造环境下资源的描述及虚拟化问题,分析了现有文献存在的局限性,充分考虑了云制造中制造资源的分类和特点,分析了资源描述及虚拟化需求,提出了基于本体的资源描述及虚拟化方法.在本体开发过程中,通过分析比较现有本体描述语言的优缺点,选用了有较好综合性能的OWL-S,建立了制造资源本体模型.在此基础上,给出了虚拟资源的定义,并描述了其与制造资源本体的关系.最后,通过一个基于本体描述的虚拟资源查找和调度的应用案例,验证了本文所提的资源描述及虚拟化方法的正确性.     

基于知识的云制造资源服务管理

分析了云制造资源服务的特点以及知识在资源服务全生命周期中发挥的作用,在此基础上提出了基于知识进行资源服务管理的机制,设计了一套适合云制造资源服务管理的知识库管理系统构建方法,结合该构建方法对资源服务管理流程进行了分析,最后开发了相应的原型系统进行了验证.     

多目标云资源最佳适应匹配算法的研究

随着云计算的持续研究和发展,面向用户需求的云资源管理与选择是云计算中的重要研究方向之一.为了满足用户的多种云资源需求,使用树型云资源属性管理表(AMT-Tree)对云资源进行管理,并提出一种多目标云资源最佳适应匹配算法(MoOam),保障用户在海量数据下得到最优资源.实验结果表明:MoOam算法在资源匹配中是有效的.     

云制造系统及其关键技术初探

云制造是当前先进制造领域研究的热点,云制造系统的应用对提高广大中小制造企业的综合竞争力有重要的意义。阐述了云制造模式实现的基础,分析说明了云制造系统的组成、运行原理、系统架构、构建云制造系统的关键技术,最后指出云制造系统的应用方向。     

云制造资源的一种发现机制

针对当前现代制造模式研究热点的云制造,结合网络化制造资源发现原理及方法,提出了一种云制造资源的发现机制及其实现方法。首先分析了云制造基本内涵,给出了一种通用的四层体系结构,明确了云制造环境下制造资源的分类及特征,结合语义Web服务和OWL-S技术,提出了一种基于语义Web和本体知识的制造资源发现框架,并给出了一种基本的匹配策略和相似度算法。在实验的基础上,将对该发现机制与其他发现机制进行比较,结果表明这种方法查全率和查准率较高。     

多粒度制造资源统一模型及其语义服务发现

为了实现企业间的业务流程协同,提出了多粒度资源统一模型及其语义化方法,并实现了语义发现算法。将业务流程片段抽象成不同粒度大小的流程复合资源和单粒度资源,基于扩展OWL-S对多粒度资源进行了语义封装,并构建了领域业务流程本体和功能活动本体,对多粒度资源进一步语义化。进而给出了功能、过程和服务质量的三阶段语义匹配算法,并比较了复合粒度和单粒度资源的匹配性能。结合一个制造业务流程任务实例说明了多粒度资源模型及其语义化的应用过程。最后,通过仿真实验验证了模型、语义化和算法的有效性。     

基于消息语义相似度二分匹配的Web服务发现方法

随着Web服务数量的剧增,Web服务发现是目前面向服务的体系架构中的重要部分。并且成为Web服务研究的一个热点．笔者提出了一个基于语义匹配的服务发现方法．首先,在标准WSDL中进行本体相关的语义扩充,将服务操作中必要的信息进行语义映射,包括：Web服务操作名称以及服务操作的输入消息和输出消息．其次提出了一个基于消息语义相似度二分匹配的Web服务发现方法．实验表明该方法提高了服务发现的查全率和查准率,且具有良好的可伸缩性．最后得出结论：该方法使用WSDL标准规范而不是特定的Web服务语言或模型,因而易于实施;该方法提高了计算机自动发现服务的效率．     

面向未来互联网的语义感知服务匹配算法研究

现今互联网由于网络本身的测量与感知能力薄弱,导致可管可控能力差,增强网络感知能力是未来互联网中解决管控问题的基础。因此,在未来互联网的研究中,将网络感知作为网络内部具有的重要功能,并且可为用户提供相应的感知服务。怎样快速、准确地为用户请求匹配出相应的服务是需要解决的关键技术。提出了一种基于本体论的感知服务语义匹配算法(perceived service matching algorithm,PSMA)。该方法根据用户的请求,通过语义匹配出符合用户请求的服务,并按服务相似度的大小返回匹配结果。测试实验结果说明,PSMA比基于关键字的匹配算法和基于相似度的语义匹配算法都具有更高的查全率和查准率。     

SCORM学习资源的语义相似度度量

在支持SCORM 1.2的基础上 ,对SCORM 1.2学习资源间的联系描述进行充分的挖掘 ,给出了资源实体和资源本体的形式化定义 ,对资源实体、资源本体间的关系类型进行了划分 ,给出了 3种学习资源语义相似度度量的方法 ,并说明了语义相似度度量在导航中的一个应用     

云计算资源分配策略研究

云计算是一种新型的计算模式,已经成为国际上的研究热点。在介绍云计算的相关概念基础上,综述了当前国内外关于云计算资源分配的研究现状,分析云计算资源分配所面临的关键问题,然后进一步指明云计算资源分配算法的研究方向。     

Web Service Description and Discovery Based on Semantic Model

A novel semantic model of Web service descrip tion and discovery was proposed through an extension for profile model of Web ontology language for services （OWL-S） in this paper. Similarity matching of Web services was implemented through computing weighted summation of semantic similarity value based on specific domain ontology and dynamical satisfy extent evaluation for quality of service （QoS）. Experiments show that the provided semantic matching model is efficient.