【摘 要】
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为了能够智能地在海量云制造资源中,匹配出适合企业需求的云服务.建立了基于OWL-S本体语义制造资源需求与服务的多层次匹配模型,分阶段研究了基本信息匹配、状态匹配、功能匹
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为了能够智能地在海量云制造资源中,匹配出适合企业需求的云服务.建立了基于OWL-S本体语义制造资源需求与服务的多层次匹配模型,分阶段研究了基本信息匹配、状态匹配、功能匹配、QoS匹配和综合匹配,提高了算法的整体匹配性能.先通过概念相似度和状态匹配对候选资源集进行初步过滤,再通过概念相似度、语义包含关系和约束条件算法对功能信息进行匹配,最后通过模糊概念量化和数值匹配算法对QoS信息进行匹配.在云制造仿真环境下,通过实例研究,用查全率和查准率验证方法的可行性和有效性.
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