面向个性化需求的云制造服务可信评价模型

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...     

面向服务环境下基于本体映射的多领域业务过程协同*

为解决面向服务环境下多领域业务过程协同中的语义不一致问题,使不同领域提供的Web服务实现无障碍交互以及数据和知识共享,提出基于本体映射的多领域业务过程协同框架。首先根据领域知识建立参考本体,然后根据各领域的参考本体生成领域间的协同本体,最后将协同本体通过映射转换到BPEL和WSDL文件。该方法能够保留流程与Web服务中的原始语义信息,从而保证不同领域业务过程协同地顺利进行。原型系统在欧盟ImportNET项目中得到了验证。     

面向产业链协同商务平台的权限控制模型研究*

分析了产业链企业间协作关系和支持产业链企业间业务协同商务平台的特点,建立了面向动态联盟的四级授权控制模型,对联盟授权管理、企业按联盟协作类别的权限继承管理、企业部门授权管理和部门内具体操作人员的授权管理进行了研究,提出了产业链协同商务平台权限控制算法,并在汽车产业链协同商务平台权限管理中进行了应用验证。     

基于顾客需求特征的眼镜产品配置设计研究

基于顾客的脸形特征,面向产品的个性化设计需求,提出了采用参数化建立眼镜结构单元库和变型设计。利用顾客头部的正侧面照片合成人脸的三维模型并提取脸形特征参数,根据脸形特征参数构建顾客需求矩阵,基于顾客需求特征与眼镜产品结构单元之间的映射关系,提出了需求特征匹配算法。最后,给出了网络环境下由顾客、经销商和设计人员协同参与的眼镜配置设计系统的框架结构。     

一种面向语义网服务的本体映射框架*

本体的异构性阻碍了语义网服务的互操作。从解决语义网服务中本体的异构问题出发,同时考虑到目前的本体映射系统大多效率不高、映射结果不够准确的问题,提出了一种适用于语义网服务的本体映射方法及系统框架。该方法利用机器学习技术来提高本体映射的自动化程度,利用综合评判技术修正映射结果,以提高本体映射的准确率。采用OAEI 2007的基准测试数据集benchmarks进行实验测试,结果表明本系统的性能基本达到预期效果,能够有效地解决语义网服务中的本体异构问题。     

面向服务QoS模型中一种需求映射方法

对如何在面向服务网格环境下进行QoS需求映射,做了较深入研究,提出了相应的QoS模型,并对模型进行了详细描述。该模型紧密结合网格系统管理架构和策略,突出了网格系统的特点。对应用程序QoS需求,提出使用QoS订单方式提交,在此基础上建立了一个QoS约束映射模型,并分析了映射参数之间的关系和确定方法。通过举例进行分析,给出了具体QoS映射过程,表明该模型在理论和应用两个方面都具有较高价值。     

网络虚拟化环境中面向服务聚合的映射算法

可重构信息通信基础网络通过构建宏电路实现针对特定服务的传输质量优化.由于该网络架构加入了对网络虚拟化技术的支持,因此在对服务请求进行映射时,若将类型相同的服务映射到同一组底层设备上,则能够有效提升宏电路的优化效果.针对该需求,提出了一种面向服务聚合的虚拟网映射算法,该算法综合考虑了底层设备的剩余资源和服务承载情况,使得服务可被优先映射到承载同类型服务较多的底层设备上.此外,为了对算法的运行时间进行优化,还提出了一种基于跳数约束的候选节点选取策略.实验结果表明,该算法不但在请求接收率和资源占用率等评价指标上有着较好表现,而且还能有效提高映射后服务的聚合程度.     

基于需求驱动的描述模型映射技术

针对嵌入式系统设计中缺乏高层设计环境,系统规范描述依赖于具体模型等特点,提出了需求驱动的嵌入式系统中的软硬件协同设计方法,研究了从DCDM到SystemC的模型映射技术,开发了模型转换编译工具,并自动生成设计的可执行SystemC程序代码,进行分层验证。最后介绍了一个应用实例。     

面向产品生命周期的动态服务集成方法研究*

针对大型制造企业产品生命周期系统中系统集成复杂、变化频繁的现状,分析现有基于SOA系统集成的不足,在引入模型驱动的基础上,提出了一种动态服务集成方法,该方法是自上向下建模和自下而上服务编排的双向结合。通过扩展领域元模型,将业务过程抽象为逻辑模型;将被集成系统以服务的形式封装,建立服务元数据仓库保存其关键属性;分离业务逻辑和具体实现系统,运用反射机制在运行时将模型实例化为具体的集成过程,自动部署到集成引擎。以该方法为基础建立PLM系统集成平台。实践证明该方法可以有效提高集成的适应能力和敏捷性,降低集成的复杂     

软硬件协同设计中模型表示与映射

目前的软硬件协同设计方法都有其局限性,主要表现在：缺乏必要的模型映射机制、不同语言描述的软硬件设计容易造成不一致现象。经过分析和研究,该文提出了一个软硬件协同设计流程,它基于CDM模型,支持从系统需求描述出发、通过设置各描述组件的参数,自动产生CDM模型。利用SystemC的软硬件描述功能,对CDM模型进行映射和绑定操作,自动生成SystemC可执行程序,使软硬件代码无缝联接。模型经过多次细化和验证,从而提高设计质量和缩短设计周期。最后通过一个实例说明该方法的设计特点。     

面向蔬菜产业链的信息管理系统

针对我国蔬菜产业的实际情况和需求,综合分析了蔬菜产业链的前、中、后各个环节的业务流程,进一步将现代软件工程与蔬菜产业的业务应用相融合,设计了系统的功能框架,形成面向蔬菜产业链的信息管理系统.该系统能够辅助蔬菜产业宏观管理、资源管理、决策指挥和市场流通等应用,促进蔬菜产业的健康科学发展.     

面向制造业产业链的集成体系框架研究

针对面向制造业产业链协同的实际需要,在分析了企业群产业链之间合作特点的基础上,构建了产业链协同模型、企业群集成管理模型,提出了面向产业链的集成服务平台框架.该框架实现了在企业群模式下各业务系统的松耦合集成,通过在支持多核网状式企业群协作的售后服务管理系统的开发和实施中的应用,验证了所提供平台模型的可行性和有效性.     

面向农业产业链的信息服务平台研究

根据我国农业产业链的实际情况,开展农业产业链的关联度分析,进一步将现代软件工程与农业产业的业务应用相融合,总结蔬菜产业链的前、中、后各个环节的业务流程,设计并搭建面向蔬菜产业链的信息管理系统,形成蔬菜产前、产中和产后信.g-管理3个子系统,产业优化、市场预测8大功能,产业布局、产业结构规划30个功能构件库,从而实现宏观管理,资源管理、决策指挥及市场流通等农业领域的产业化应用.     

考虑复杂需求特性的多级煤炭供应链网络优化

由于不同燃煤设备与装置对煤质的要求存在差异,需要将不同类别、品质的煤进行配煤加工,以满足客户差异化需求并减少环境污染。考虑到这一复杂产品需求特性,结合配煤加工与流量平衡等特有约束,建立了新的四级煤炭供应链网络混合整数规划模型,以确定网络中的矿井、物流转运中心与配煤加工中心的数量、位置及规模,并分配各条网络路径上的合理煤炭流量。鉴于问题的NP-hard特性,设计了一种遗传算法,对染色体采用了新的编码结构,并结合贪婪启发式算法生成初始种群,提高了求解效率。大规模实验算例表明,该算法的求解质量明显优于混合遗传算法与模拟退火算法;同时,随着算例规模的增大,与LINGO软件相比,算法在计算时间方面的优势越来越显著。     

工业物联网中基于多维特征业务的网络切片匹配算法

工业物联网中的业务具有数量大、种类多、特征维度高等特点,为了实现每一个业务都能根据自身的多维特征有效的匹配到具有特定服务质量的网络切片以获取相应的服务,提出了一种多维特征聚类的业务与网络切片匹配算法。该算法可以对工业物联网设备中提取的业务多维特征进行聚类,根据聚类结果将所定义切片的优先级因子添加到相应的业务中,进而实现业务与网络切片的匹配。实验结果表明,该算法在实现业务与网络切片匹配的过程中,与对比算法相比,既实现了高准确率,又加快了匹配完成的速度。     

An integrated decision-making method for product design scheme evaluation based on cloud model and EEG data

Selecting the optimal design scheme is a vital task in the product design area. It not only improves the performance of the product, but also leads to the greatest satisfaction of customers. However, existing methods express qualitative evaluation information roughly, and none of them has taken the implicit psychological states of customers into consideration. Therefore, an integrated decision-making method for product design scheme evaluation is proposed. This method applies the cloud model to facilitate the evaluation process of experts and uses the EEG data to reveal the psychological states of customers. Benefit from the probability theory and fuzzy set theory, the cloud model deals with the fuzziness and randomness simultaneously. It can decrease the cognitive discrepancy of experts and allow the information distortion to be neutralized to a great extent. Since the experts are not the final users of products, the evaluation results from experts cannot truly reflect the psychological states of customers when they use the product. An experiment is designed to collect the EEG data which can reveal the implicit psychological states of customers. The recorded data are segmented based on the operation process and tagged with the self-reported psychological states. Subsequently, the wavelet packet decomposition is applied and the sample entropy of each EEG frequency band is extracted as the feature. Taking advantage of the random forest classifier, the psychological states of customers can be classified with the average accuracy of 90.76%. This study can lead to a practical system for automatic assessment of psychological states in future applications. The evaluation process of elevator design schemes is conducted as a case study to illustrate the feasibility of the proposed method.     

A systematic approach for supply chain improvement using design structure matrix

Supply chain is a complex system that involves many system elements from various functional areas. Performance of a supply chain heavily depends on the effectiveness of communication and coordination among these system elements and functional areas. However, a large and complex supply chain usually makes it difficult to coordinate and thus degrades its performance. This paper focuses on the development of a systematic approach with the following objectives: (1) to identify and quantify the interactions among the system elements in a supply chain; (2) to decompose the large interdependent group of system elements into smaller and manageable sub-groups; and thus (3) to improve the structure of the supply chain system. A supply chain system is first decomposed into subsystems and system elements from which the interactions (i.e., independent, dependent and interdependent relationships) are studied and documented by design structure matrix (DSM). Next, the interaction strengths among the related system elements are quantified. Cluster analysis is used to decompose the large interdependent group into smaller ones in order to provide a better supply chain system structure. The effectiveness of this systematic approach is demonstrated by an illustrative example. The result shows that it is able to improve the system structure of a supply chain that will be useful for the supply chain reengineering.     

面向汽摩产业链的项目管理系统研究与实现

为了有效地管理面向汽车、摩托车产业链的协同开发过程,对网络化项目管理系统进行了深入的研究。在分析项目管理业务过程的基础上,建立了基于ASP的系统体系结构,并具体阐述了多主体、多层次项目计划的管理与控制方法:根据任务限制条件依赖矩阵确定不同主体、不同层次项目计划之间的关系,并基于任务的状态和权限对项目计划进行协同决策。最后介绍了该系统在摩托车产业的应用情况。