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        云制造環(huán)境下基于OWL-S語義匹配方法的研究與實現(xiàn)

        2017-11-07 07:34:24黃文婷浙江理工大學
        消費導刊 2017年15期
        關(guān)鍵詞:柱面鍛件本體

        黃文婷 浙江理工大學

        云制造環(huán)境下基于OWL-S語義匹配方法的研究與實現(xiàn)

        黃文婷 浙江理工大學

        為了能夠智能地在海量云制造資源中,匹配出適合企業(yè)需求的云服務(wù)。建立了基于OWL-S本體語義制造資源需求與服務(wù)的多層次匹配模型,分階段研究了基本信息匹配、狀態(tài)匹配、功能匹配、QoS匹配和綜合匹配,提高了算法的整體匹配性能。先通過概念相似度和狀態(tài)匹配對候選資源集進行初步過濾,再通過概念相似度、語義包含關(guān)系和約束條件算法對功能信息進行匹配,最后通過模糊概念量化和數(shù)值匹配算法對QoS信息進行匹配。在云制造仿真環(huán)境下,通過實例研究,用查全率和查準率驗證方法的可行性和有效性。

        云制造 相似度 本體

        一、云制造服務(wù)形式化描述

        為實現(xiàn)云制造服務(wù)的高效運營,需處理好資源提供者、使用者和平臺運營者三者間的關(guān)系。為使匹配更精準,可將云制造服務(wù)描述為四元組模型。

        二、云制造服務(wù)語義匹配算法

        (一)基本信息匹配

        (二)狀態(tài)信息匹配

        結(jié)合制造資源動態(tài)性和多樣性的特點,當制造資源出現(xiàn)加入、推出和失效時需要對服務(wù)資源狀態(tài)進行更新,需要過濾掉滿負荷和、超負荷和空缺三種狀態(tài)的制造資源。

        (三)功能信息匹配

        I/O匹配采用上文提出的基本信息匹配算法,P/E匹配是非功能屬性匹配,采用約束條件表達式匹配,由個體詞和數(shù)值區(qū)間組成,如:“公稱長度l=20~50mm”,“公稱長度l”是個體詞,而“20~50mm”是數(shù)值區(qū)間,最后結(jié)合謂詞包含關(guān)系來提高匹配度。

        定義數(shù)值區(qū)間相似度匹配:

        (四)QoS匹配

        本文采取最具代表性的4個指標:時間、成本、魯棒性和信譽度,定義集合。時間采用數(shù)值匹配,成本數(shù)值區(qū)間匹配,而客戶無法用精準的數(shù)值或數(shù)值區(qū)間來評價的參數(shù),如魯棒性是客戶對系統(tǒng)處理應(yīng)急情況進行打分,通??蛻舨皇荙oS領(lǐng)域的專家不能夠精準打分。因此,設(shè)定評價等級來表達用戶模糊評價,如非常好、較好、一般、不好、非常不好5種概念數(shù)據(jù)量化為數(shù)值匹配,定義如下:,式中:表示第i個約束匹配的分量;n表示約束匹配的個數(shù);SN、SR分別表示云制造供需的約束匹配參量集合。

        (五)綜合匹配

        三、實例研究及評價

        設(shè)定各層次匹配閾值:TInfo=0.95,TState=1,TFunc=0.9,TQoS=0.8。

        表1 云制造供需詳情描述

        A 銑床/齒輪加工空閑 合金鋼鍛件,數(shù)量,精度/齒輪零件江蘇/≤0.01mm/平面、槽、柱面、曲面/≤600kg 8-10天/1 0萬/非常好/非常好B1 機床/齒輪加工未滿負荷合金鋼鍛件,數(shù)量,精度,刀具/齒輪部件江蘇/≤0.01mm/平面、槽、斜面/≤800kg 8-12天/9萬/較好/非常好B2 機床/齒輪加工未滿負荷鈦合金鍛件,數(shù)量,精度,刀具/齒輪零件浙江滬/平面、柱面、曲面/≤0.01mm/300kg~600kg 9-15天/7萬/非常好/較好B3 銑床/齒輪加工空閑 鋁合金鍛件,數(shù)量,精度/齒輪零件成品全國/平面、槽、斜面、柱面、螺旋形表面/≤0.01mm/≤500kg 9天/7-15萬/較好/較好B4 車床/齒輪加工空閑 合金鋼鍛件,數(shù)量,精度,刀具/齒輪零件標準化浙江滬/平面、槽、柱面、成型曲面/≤0.01mm/大型機床10天/7.8萬/非常好

        表2 各層次匹配結(jié)果詳細數(shù)據(jù)

        表3 不同算法匹配結(jié)果顯示

        四、結(jié)論

        通過節(jié)點關(guān)系類型把樹狀結(jié)構(gòu)層次延伸為共享網(wǎng)絡(luò)模型,使可擴展的模糊集合更準確兼容。研究結(jié)果,查全率98%,查準率83%。與關(guān)鍵字匹配和基于語義的服務(wù)匹配相比都得到了明顯的提高,驗證了服務(wù)匹配算法的有效性和可行性。

        [1]鬲玲,敬石開,王宏君.云制造環(huán)境下設(shè)計需求與服務(wù)資源的語義匹配方法[J].制造業(yè)自動化,2016(1):137-141.

        [2] Sheng B,Zhang C,Yin X,et al.Common intelligent semantic matching engines of cloud manufacturing service based on OWL-S[J].The International Journal of Advanced Manufacturing Technology,2016,84(1):103-118.

        [3] Jiao H,Zhang J,Li J H,et al.Research on cloud manufacturing service discovery based on latent semantic preference about OWL-S[J].International Journal of Computer Integrated Manufacturing,2015:1-9.

        黃文婷(1992-),女,江蘇大豐人,碩士研究生,主要從事網(wǎng)絡(luò)化制造,機器學習方面的研究。

        國家自然科學基金項目(71271192)。

        領(lǐng)域本體概念,將個體詞匹配轉(zhuǎn)化為本體概念相似度匹配。定義父概念、子概念間語義距離為,則概念相似度為:,然而,僅用最短路徑來定義語義相似度,顯然,如Sim(空閑,未滿負荷)>Sim(可用,不可用)。因此,還需把概念所處的節(jié)點深度和該深度上節(jié)點密度加入研究。節(jié)點間在本體層次中所處位置也會影響語義相似度,上述研究只討論了樹狀結(jié)構(gòu)中最重要的上下位關(guān)系,而位置關(guān)系父子關(guān)系、子父關(guān)系和兄弟關(guān)系也需量化。

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