面向个性化需求的云制造服务可信评价模型

来源 :计算机科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:bolinyuan
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对传统的云制造服务可信评价模型中存在的可扩展性弱、难以满足个性化需求等问题,提出一种可扩展性强、可以较好地满足个性化需求的可信评价模型.首先构建多层次的、多粒度的云制造服务可信评价框架;然后基于此框架,提出了基于云模型的云制造服务可信评价方法,在该方法中,引入云模型理论,用于统一表征不同类型的评价指标,以及描述用户的个性化需求,采用标准离差法计算不同评价指标的权重系数;最后通过应用案例检测所提方法的有效性,并通过时间开销的对比实验验证该方法的可行性.实验结果表明,与传统的方法相比,该模型在合理的时间开销范围内,可以根据用户的个性化需求,对不同的云制造服务提供方进行更为准确的可信评价,进而帮助用户选择满意度更高的云制造服务.
其他文献
针对现有工业信息安全研究主要集中在工业以太网方面,缺少对串行链路协议防护的研究等问题,提出一种基于离散时间马尔可夫链(Discrete Time Markov Chain,DTMC)的工业串行协议状态检测算法.该算法利用工业控制系统(Industrial Control System,ICS)行为有限和状态有限的特征,根据串行链路协议历史流量数据,自动构建ICS正常行为模型——DTMC.模型包含状态事件、状态转移、状态转移概率和状态转移时间间隔等行为信息,使用该模型所包含的状态信息作为状态检测规则集.当检
近年来,基于位置服务的应用逐渐开始普及,它在为人们生活提供便利的同时,也对个人隐私造成了巨大威胁.现有研究表明,在具备大量历史轨迹数据的情况下,攻击者能够从匿名化的轨迹数据集中识别出用户身份与轨迹的链接关系.然而,这些相关研究都面临着数据稀疏和数据质量差这两方面的问题.数据稀疏指用户的轨迹往往只分布在局部区域,同时缺乏与自然语言处理领域一样规模庞大的语料库;数据质量差指轨迹中的位置点往往存在采样率低和噪音大的问题.针对上述问题,文中提出了一种基于注意力机制的用户轨迹识别模型,包括位置嵌入模块、基于注意力的
在科学计算、统计分析以及机器学习领域,许多实际问题都可以归结到线性系统Ax=b的求解,如最小二乘估计和机器学习中的回归分析等.而实际中用于计算的数据往往由不同用户拥有且包含用户的敏感信息.当不同的数据拥有者想在合作求解一个模型的同时保护数据的隐私,同态加密可以作为解决方法之一.针对两个用户参与的场景,基于Cheon等提出的HEAAN同态加密技术,设计了一种两方参与、利用Gram-Schmidt正交化方法安全求解线性系统Ax=b的新方案;提出了一种适用于该场景的交互式安全乘法逆协议,解决了同态加密无法高效计
可搜索加密技术可在不解密数据密文的同时实现密文关键字的检索,很好地保护了数据存储方的隐私.针对目前大多数可搜索加密方案无法支持用户自定义搜索策略的问题,提出了一种安全、高效、可支持任意表达的基于属性可搜索加密方案.该方案首先基于LSSS搜索结构,支持任意合取、析取或单调布尔表达式的多关键字搜索策略,用户使用私钥为LSSS搜索策略生成陷门,云服务器通过陷门可以搜索包含满足特定关键字搜索策略的密文;其次,通过与基于属性加密方案结合,可以实现对云中加密数据的细粒度访问控制;另外,该方案通过将关键字拆分成关键字名
抽取事件之间的因果关系能够应用于自动问答、知识提取、常识推理等方面.隐式因果关系由于缺乏明显的词汇特征和中文复杂的句法结构,使得其抽取极为困难,已成为当前研究的难点.相比而言,显示因果关系的抽取比较容易、准确率高,且因果关系事件之间的逻辑关系稳定.为此,文中提出了一种原创的方法,首先通过对抽取的显示因果事件对进行事件动作的归一化处理后形成事件方向,然后对事件主体进行泛化处理,最终形成标准的匹配因果事件对集合.利用此集合根据事件相似度从语句中抽取隐式因果事件对.为了识别更多的隐式因果关系,文中同时提出了一种
电子与通信等技术的快速发展使得以此为技术支撑的无人机得到了学术界与工业界的广泛关注.为了适应日益复杂的任务和应用领域,无人机安全数据链路成为推进无人机发展的重要因素.围绕无人机数据链路的安全问题,文中首先讨论了正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术的高频谱利用率、抗多径衰落能力等一系列优点,并阐述了其在无人机数据链路中的应用;然后,结合混沌系统具有的长期不可预测特性,提出了一种混沌子载波调制(Chaotic Sub-Carrier
文本分类是自然语言处理中一项基本且重要的任务.基于深度学习的文本分类方法大多只针对单一的模型结构进行深入研究,这种单一的结构缺乏同时捕获并利用全局语义特征与局部语义特征的能力,且网络的加深会损失更多的语义信息.对此,提出了一种融合多神经网络的文本分类模型FMNN(A Text Classification Model Fused with Multiple Neural Network),FMNN在最大限度减小网络深度的同时,融合了BERT,RNN,CNN和Attention等神经网络模型的特性.用BER
基于方面的情感分类任务旨在识别句子中给定方面词的情感倾向性.以往的方法大多基于长短时记忆网络和注意力机制,这种做法在很大程度上仅依赖于建模句子中的方面词与其上下文的语义相关性,但忽略了句中的语法信息.针对这种缺陷,提出了一种交互注意力的图卷积网络,同时建模了句中单词的语义相关性和语法相关性.首先使用双向长短时记忆网络来学习句子的词序关系,捕捉句中上下文的语义信息;其次引入位置信息后,通过图卷积网络来学习句中的语法信息;然后通过一种掩码机制提取方面词;最后使用交互注意力机制,交互计算特定方面的上下文表示,并
粗糙集理论是一种处理不确定性问题的数学工具.粗糙近似算子是粗糙集理论中的核心概念,基于等价关系的Paw-lak粗糙近似算子可以推广为基于一般二元关系的广义粗糙近似算子.近似算子的拓扑结构是粗糙集理论的重点研究方向.文中主要研究基于一般二元关系的广义粗糙近似算子诱导拓扑的性质,给出了基于粒和基于子系统的广义粗糙近似算子诱导的4种拓扑,研究了它们之间的关系;通过对象的右邻域系统给出了基于粒的广义近似算子诱导的拓扑的基,研究了相应拓扑的正规性与正则性;通过分析基于子系统的广义上近似算子的性质,证明了基于子系统的
现有区块链系统多采用平等挖矿模式,所有记账人(实体)将账本记录在单一主链上,数据存储具有随机性,且在复杂或分类金融场景下,主链数据难以关联或规律存储,导致存储及查询效率很低;同时,现有区块链系统中事件溯源大多只查询到源区块,不能判识实体间的隐含关联,查询具有局限性.针对这些问题,提出一种复合区块链关联事件溯源方法.该方法首先构建区块链复合链式存储结构模型,提出私有链和联盟链的概念,实现复杂或分类场景下的自适应数据关联存储;然后,追溯查询时,在获取到事件源实体区块的基础上,建立辅助存储空间,以便对相关数据进