CN107436919A - 一种基于本体和boss的云制造标准服务建模方法 - Google Patents
一种基于本体和boss的云制造标准服务建模方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107436919A CN107436919A CN201710522922.2A CN201710522922A CN107436919A CN 107436919 A CN107436919 A CN 107436919A CN 201710522922 A CN201710522922 A CN 201710522922A CN 107436919 A CN107436919 A CN 107436919A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- service
- boss
- cloud
- standard
- node
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 58
- 238000013461 design Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 4
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 claims description 2
- 239000004744 fabric Substances 0.000 claims 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 abstract 1
- 239000000047 product Substances 0.000 description 23
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 235000019580 granularity Nutrition 0.000 description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 241001269238 Data Species 0.000 description 1
- 238000009411 base construction Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 239000013065 commercial product Substances 0.000 description 1
- 238000005538 encapsulation Methods 0.000 description 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/30—Semantic analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
- G06F16/284—Relational databases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/04—Manufacturing
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供了一种基于本体和BOSS的云制造标准服务建模方法。该方法首先定义产品全生命周期标准服务清单BOSS,并设计层次结构及编码方法,然后基于本体给出BOSS的构建方法,实现BOSS结构的构建和服务多维属性的表述,最后通过BOSS在云制造平台的部署,实现云制造服务的导航和定位,并设计云平台服务标准化注册与发布接口模板,实现云服务的标准化存储,采用语义推理和语义相似度算法实现云服务的智能检索与推荐。本发明的方法,能够有效的实现云制造服务的标准化生成与管理,为后续服务的匹配、调度与优化提供语义支持。解决当前云制造环境下海量制造服务的规范化表达、组织及其高效检索、匹配、共享的问题。
Description
技术领域
本发明涉及一种云制造服务建模方法,尤其涉及一种基于本体和BOSS(Bills ofStandard Manufacturing Service)的云制造标准制造服务建模方法。
背景技术
云制造是一种面向服务、按需服务的网络化制造新模式。它将网络化制造服务技术与云计算、物联网、高性能计算等先进科学技术相融合,将制造和服务资源及其组合能力接入到云制造平台中,实现高效的资源共享,为广大网络化企业用户提供专业化及社会化的服务。云平台是云制造模式实现的核心载体,汇集着海量的多阶段、多粒度、多维度的制造服务资源与能力及其制造服务过程的大量静动态数据。平台通过对这些海量的资源和能力的调度为用户提供按需使用的面向产品全生命周期的各种服务。高效的云制造平台应该是面向典型产业/行业/产品的众多用户的;为实现云平台环境下的众多企业海量制造服务的规范化表达、组织及高效搜索、匹配、共享,非常有必要对相关产业/产品制造服务标准化进行研究,并提出一套面向产业链及其全生命周期的规范化、标准化的制造服务建模方法和体系。当前的研究还是存在一些瓶颈问题:面向典型产业/产品的云制造服务标准缺乏、制造服务封装边界及其粒度等不规范、面向需求方和提供方的制造服务描述不一致,等等。这严重影响了面向产业/产品的广大企业的资源服务能力、项目任务需求的信息表达及其交流、共享、使用。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于本体和BOSS的云制造标准制造服务建模方法,本发明主要包括三个方面的内容:一是针对云制造环境下海量制造服务的规范化表达、组织的问题,提出了面向产品全生命周期标准服务清单BOSS的概念,将BOSS作为云制造服务黄页,实现了服务的规范化表达以及导航定位,同时给出了BOSS的结构和特点、编码方法,并通过构建服务领域本体库,基于BOSS的标准制造服务属性元模型,实现了BOSS的构建;二是针对云制造服务的标准化接入问题,依据标准制造服务属性元模型,设计了云平台服务标准化注册与发布接口模板,实现云服务的标准化存储;三是针对云制造服务的智能检索匹配问题,在上述方法提供的云服务语义基础上,采用语义推理和语义相似度算法实现了云服务的智能检索与推荐。
为了实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:
步骤1):针对产品定义其云制造标准服务清单BOSS,对其层次结构及编码方法进行设计;
步骤2):针对步骤1)中的BOSS,基于本体给出BOSS的构建方法,包括BOSS结构的构建和服务多维属性的表述;
步骤3):针对步骤2)中的BOSS结构的构建,构建针对具体行业的服务领域本体库,通过对产品全生命周期服务的多维信息的提取和分类,构建服务本体的概念类和关联关系的元模型;
步骤4):针对步骤2)中的BOSS服务多维属性的表述,对应BOSS节点,构建标准制造服务属性元模型;并进行形式化表述;
步骤5):依据步骤3)中的BOSS服务本体模型,构建针对特定行业的BOSS结构,并在云制造平台上进行部署,实现云制造服务的导航和定位;
步骤6):依据步骤4)中的标准制造服务属性元模型,设计云平台服务标准化注册与发布接口模板,实现云服务的标准化存储,同时采用语义推理和语义相似度算法实现云服务的智能检索与推荐。
所述的BOSS的层次结构,覆盖了产品的全生命周期服务以及全服务过程,以树状图的形式表示,称为BOSS-Tree。
其中:步骤1)中所述的BOSS编码方法分为母节点编码及子节点编码两部分,母节点编码部分沿用产品分类编码,子节点编码部分设计附属编码规则。
步骤2)中所述的BOSS构建方法具体为抽取具体行业知识和经验,构建领域本体库,并对BOSS节点服务属性及关联关系建模,为BOSS节点设计服务注册发布接口模板。
步骤3)中所述的服务本体,主要指采用OWL-S为服务描述语言,实现行业领域本体、服务属性及相关关系的本体描述,生成BOSS结构模型。
步骤4)中所述标准制造服务属性元模型,包括Service info,Project info,State parameter,Enterprise info四元组。
步骤5)中所述的服务的导航与定位,主要指BOSS结构做为云平台服务行业,不同用户可根据各自需求,在对应的BOSS-Tree上导航定位到目标服务。
步骤6)中所述的服务注册与发布模板,在依据服务属性元模型的基础上,结合具体行业特征,独立设计,包括节点名称、发布方、服务内容、技术参数、服务模式等。
步骤6)中所述的智能检索,主要指在对本体进行存储、编码以及语义标注的基础上,根据语义推理后的信息建立信息库,并采用语义相似度算法对结果排序,实现基于语义扩展后的服务检索。
本发明的有益效果是:
1.本发明所提出的产品全生命周期标准服务清单BOSS的概念。解决了云制造环境下海量制造服务的规范化表达、组织问题,实现产品全生命周期相关行业的服务规范化和标准化。
2.本发明给出的云平台服务标准化注册与发布接口模板。实现了云制造服务的标准化接入,同时为后续服务的标准化存储、检索与匹配提供支持。
3.本发明给出的云服务的智能检索与推荐方法。在上述方法提供的云服务语义基础上,采用语义推理和语义相似度算法实现了云服务的智能检索与推荐。
附图说明
图1是本发明的基于BOSS的产品全生命周期云服务建模管理框架;
图2是本发明的标准制造服务清单BOSS结构图;
图3是本发明的BOSS的编码规则图;
图4是本发明的云平台BOSS的部署;
图5是本发明的BOSS“底盘”服务节点服务页面;
图6是本发明的BOSS“底盘”服务节点服务发布页面;
图7是本发明的BOSS“底盘”服务节点任务发布页面。
图8是本发明的BOSS“底盘”服务列表页面。
具体实施方式
本发明提出了一种标准化服务清单BOSS,构建了面向BOSS的云制造服务管理方法,实现的服务标准化的注册、发布与检索,创建了标准化服务实例库。如图1所示为本发明基于BOSS的产品全生命周期云服务建模管理框架。详细步骤如下:
步骤1):给出了云制造标准服务清单BOSS的定义,对其层次结构及编码方法进行了设计。
其中BOSS的定义如下:
定义产品标准制造服务清单BOSS(bill of standard manufacturing-service):在对产品整个产业链内服务分析的基础上,制定的产品多阶段、多粒度、多维度的服务结构标准,以确定典型产品全生命周期的相关行业业务活动的服务内容、服务信息、服务结构、相关关系以及关联规则。
BOSS的结构如图2所示,以树状图的形式表示BOSS结构称为BOSS-Tree,覆盖了产品的全生命周期服务以及全服务过程。将第0层服务向下逐级分解,每个节点都是下属子节点的集合,每个节点信息包括服务的名称及服务编码。BOSS编码方法分为母节点编码及子节点编码两部分,母节点编码部分沿用产品分类编码,子节点编码部分采用附属编码规则,如图3为BOSS的编码规则示例,BOSS服务编号由三个部分组成,依次是:
第1部分:产品分类代号;BOSS结构主节点是整个结构的主服务,由产品目录定位得到,可延续产品分类编号。
第2部分:服务层级代号;表示节点所属的服务层次,从上到下,首项为0,公差为1,递增编码。
第3部分:服务序列代号;表示在直属母节点的所有子节点集合中的排序,从左到右,首项为1,公差为1,递增排序。
采用叠加编码方法,如底盘36172-12-21-32表示为第3层服务、36172-12-21的第2位子节点,其中主节点是36172普通级轿车。
步骤2):基于本体给出了BOSS的构建方法,包括BOSS结构的构建和服务多维属性的表述。
其中针对BOSS结构的构建,给出了针对具体行业的服务领域本体库构建方法,通过对产品全生命周期服务的多维信息的提取和分类,构建了服务本体的概念类和关联关系的元模型。
构建面向具体行业的服务领域本体库主要有两个步骤,首先设计顶层服务本体的概念列表以及关联关系,设定服务本体库概念框架,如表1、表2为顶层服务本体的概念类及其关联关系。然后根据具体产业产品实例化领域本体后得到面向特定行业的服务本体。
表1顶层服务本体的概念类列表
表2顶层服务本体的关联关系列表
根据W3C的推荐,本发明选用OWL-S来对BOSS本体模型进行形式化描述。Protégé软件是斯坦福大学开发的本体编辑和知识获取软件,支持OWL语言。以汽车行业为例,采用OWL语言来描述BOSS本体部分如下:
针对BOSS服务多维属性的表述,对应BOSS节点,构建标准制造服务属性元模型;并进行形式化表述。
基于BOSS的标准制造服务属性元模型,将BOSS服务Datatype Properties元模型(Meta-Model of BOSS Datatype Properties MBD)定义为四元组。
MBD=(Service info,Project info,State parameter,Enterprise info)
其中Service info是对节点服务的描述,表示服务的固有特性,对外性能及支撑能力;Project info是对用户在服务节点注册的服务或发布的任务的描述;Stateparameter是指当前服务的状态的描述;Enterprise info用于描述服务发布的企业。
服务的描述属性包括:
Service info=(Service name,Service code,Category,Performance,Supporting capacity)
其中服务的名称、编码、分类都是BOSS服务节点的固有属性,在确定好BOSS结构后便可得到。性能参数和支撑能力是对服务能力特性的描述,是决定服务质量的重要指标。
发布项信息属性包括:
Project info=(Task release,Capability release)
用户可根据自己的需求在选定的服务节点选择注册服务或是发布任务。即尚有剩余制造能力或资源时可提供相应的服务,便在对应服务节点选择注册服务,以实现制造能力和资源的高效利用。或是对服务有需求是在相应服务节点选择发布任务需求,以寻求合适的制造服务以满足自身需求。在同一服务节点的两个对应操作为后续服务任务的匹配和调度提供了便利。
任务和服务的发布各对应一套注册体系,为用户提供方便快捷标准的注册模板。任务的发布属性包括性能参数、前后活动约束、时间约束、数量要求、质量要求等。制造能力或可提供服务的发布属性包括服务名称、能力参数、关键资源、可用时间等。
状态参数属性包括:
State parameter=(Current quantity,Frequency,Completion rate,Evaluation index)
状态参数主要用于描述服务在平台上进行服务时的动态状态信息。当前数量是指现存任务或服务的发布数量;频率是指当前服务节点在云平台上的活动频率;完工率指在当前服务节点进行的活动完成的比率,;评价指标是对当前服务节点的服务质量等的评价量化指标,作为当前服务质量的重要评价依据。
企业信息属性包括:
Enterprise info=(Enterprise name,Location,Enterprise nature,Industrycategories,Business scope,Credit rating)
企业是指在当前服务节点进行活动的企业,企业的信息主要描述一些对服务质量有一定影响的属性。其中企业的名称、位置、性质、行业类别、经营范围都是企业的固有属性,可从企业的注册信息中获得。信用等级由平台根据企业用户的历史活动评价获得,是对一个企业服务质量和信用的重要评价指标。
步骤3):依据BOSS服务本体模型,构建针对特定行业的BOSS结构,并在云制造平台上进行部署,实现云制造服务的导航和定位。
针对目标行业,通过建立BOSS服务本体模型,并以关系数据库形式接入到云制造平台中,作为平台上的服务接口,可实现服务的快速导航定位。如图4所示,以汽车行业为例设计的BOSS结构树,通过在云制造平台上的部署,可做为服务导航,帮助用户实现快速的服务定位。
步骤4):依据标准制造服务属性元模型,设计了云平台服务标准化注册与发布接口模板,实现云服务的标准化存储,同时采用语义推理和语义相似度算法实现了云服务的智能检索与推荐。
平台用户在服务导航结构上定位目标服务,查看服务BOSS结构图,进行定位选择目标节点服务,选定目标节点,并点击进入后可见服务节点信息,如图5所示,包括节点对应的任务发布和服务发布的相关信息,以及触发相应节点,进行对应的服务和任务的发布操作。在BOSS服务节点页面选择需求或服务的发布。根据服务本体库中的信息及属性,分别设计两者的发布模板,方便用户的信息完善及平台信息的统一管理及后期服务任务的匹配、调度。其中服务发布模板如图6所示,任务发布模板如图7所示。经平台审核后的发布信息经平台统一发布在云制造平台上,如图8所示。可供平台用户查看和检索。
其中,基于语义的查询是云制造系统对基于BOSS接入的服务进行任务的匹配、调度的基础,本发明在传统检索技术的基础上,引入了语义本体间的相关性,使得扩展后的查询条件和结果更加符合用户的意图,返回更加精确的结果。具体实施如下:
在对BOSS服务信息进行检索时,若要得到更深层次检索结果,需要对本体进行推理,将输入的查询条件在本体系统中进行推广。检索条件经检索分析器分析后,生成OWL查询语句,又经信息检索器查询索引表后,找到相关文档并排序后返回用户结果。其中关键步骤如下:
1)基于BOSS本体的语义推理
云平台上的服务检索应实现在线的动态推理检索,为实现实时的推理检索,借鉴传统的搜索引擎的做法,将推理部分放在离线完成。即在系统的本体实例确定后,就进行语义推理处理,经推理后的信息进行处理,显式的存储推理出的信息。在进行检索时,只需在推理后的信息库中直接提取,实现里检索结果的实时响应。
至于语义的离线推理部分,采用HP实验室Semantic Group开发的JAVA API Jena,可以在OWL本体语言的描述逻辑上,实现动态更新和查询等操作。
2)语义相关性算法及检索结果的排序
对检索结果的排序主要基于查询条件中概念与文档的相关程度,相关性的计算采用语义相关性算法进行描述。公式如下:
其中,a为推理文档向量,b为查询条件向量
在上述模型的基础上,基于语义相似度的算法思路为:从文档中抽取代表该领域的特征词汇,形成特征集合,与文档关联后以向量模型方法(VSM Vector Space Model)计算特征值权重,并形成权值集合。再结合特征值之间的相关性,得到基于语义本体的特征值权重。该算法的主要步骤如下:
1)TF-IDF方法量化关键特征词权重
假定一个文档包含了T1,T2,T3,…,Tn共n个词汇,每个词汇出现了N1,N2,N3,…,Nn次,其中在文档中出现的文档频率(词汇的发生频率)分别为D1,D2,D3,…,Dn,那么对于特征值Ti有:
词频(TF,term frequency)
文档频率(IDF,inverse document frequency)
则对于文档中的特征值Ti,它对平均编码长度做出的贡献,即权重为:
上述公式直观的解释为特征值出现的次数越多(词频高,TF值大)且罕见的词汇(文档频率低,IDF小),则该特征值权重大。
2)特征值之间的语义相关性计算
语义本体之间的相关性通过它们共有的信息表示,共有信息越多,越相似。则两个特征值Ti,Tj共同拥有的信息量表示相关度如下:
sim(Ti,Tj)=-logp(lca(Ti,Tj))
其中,特征值Ti的信息量(IC,Information Content)量化为:
IC(Ti)=-logP(Ti)
其中p(Ti)为特征值Ti的概率,即特征值出现的总次数,同时累计其所有下位词的出现次数:
3)结合领域本体,特征值的权值最终确定如下:
查询结果基于上述确定的权值进行降序排列,设定阙值,提取排序靠前的文档,生成查询结果返回给用户。
本发明中所选用示例仅为说明技术方案的可行性,本领域技术人员在说明书技术方案的基础上,在不脱离本发明精神和范围的前提下,对特定行业或技术领域内的内容进行等同转换,亦可体现本发明的技术方案的本质和优势。
Claims (9)
1.一种基于本体和BOSS(Bills of Standard Manufacturing Service)的云制造标准服务建模方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:
步骤1):针对产品定义其云制造标准服务清单BOSS,并设计BOSS的层次结构及编码方法;
步骤2):针对步骤1)中的BOSS,基于本体给出BOSS的构建方法,包括BOSS结构的构建和服务多维属性的表述;
步骤3):针对步骤2)中的BOSS结构的构建,构建针对具体行业的服务领域本体库,通过对产品全生命周期服务的多维信息的提取和分类,构建服务本体的概念类和关联关系的元模型;
步骤4):针对步骤2)中的BOSS服务多维属性的表述,对应BOSS节点,构建标准制造服务属性元模型;并进行形式化表述;
步骤5):依据步骤3)中的BOSS服务本体模型,构建针对特定行业的BOSS结构,并在云制造平台上进行部署,实现云制造服务的导航和定位;
步骤6):依据步骤4)中的标准制造服务属性元模型,设计云平台服务标准化注册与发布接口模板,实现云服务的标准化存储,同时采用语义推理和语义相似度算法实现云服务的智能检索与推荐。
2.根据权利要求1所述的一种基于本体和BOSS的云制造标准服务建模方法,其特征在于:步骤1)中所述的BOSS其层次结构以树状图的形式表示,覆盖产品的全生命周期服务以及全服务过程,称为BOSS-Tree。
3.根据权利要求1所述的一种基于本体和BOSS的云制造标准服务建模方法,其特征在于:步骤1)中所述的BOSS编码方法沿用行业分类的产品服务编码,并结合BOSS的不同阶段和粒度,制定BOSS的编码规则;总节点沿用产品分类编码,为子节点设计BOSS结构附属编码规则:BOSS服务编号由三个部分组成,依次是:
第1部分:产品分类代号;BOSS结构主节点是整个结构的主服务,由产品目录定位得到,可延续产品分类编号;
第2部分:服务层级代号;表示节点所属的服务层次,从上到下,首项为0,公差为1,递增编码;
第3部分:服务序列代号;表示在直属母节点的所有子节点集合中的排序,从左到右,首项为1,公差为1,递增排序。
4.根据权利要求1所述的一种基于本体和BOSS的云制造标准服务建模方法,其特征在于:步骤2)中所述的BOSS构建方法具体为抽取具体行业知识和经验,构建领域本体库,并对BOSS节点服务属性及关联关系建模,为BOSS节点设计服务注册发布接口模板。
5.根据权利要求1所述的一种基于本体和BOSS的云制造标准服务建模方法,其特征在于:步骤3)中所述的服务本体,主要指采用OWL-S为服务描述语言,实现行业领域本体、服务属性及相关关系的本体描述,生成BOSS结构模型。
6.根据权利要求1所述的一种基于本体和BOSS的云制造标准服务建模方法,其特征在于:步骤4)中所述标准制造服务属性元模型,包括Service info,Project info,Stateparameter,Enterprise info四元组;其中,所述的Service info是对节点服务的描述,表示服务的固有特性,对外性能及支撑能力;Project info是对用户在服务节点注册的服务或发布的任务的描述;State parameter是指当前服务的状态的描述;Enterprise info用于描述服务发布的企业。
7.根据权利要求1所述的一种基于本体和BOSS的云制造标准服务建模方法,其特征在于:步骤5)中所述的服务的导航与定位,主要指BOSS结构做为云平台服务行业,不同用户可根据各自需求,在对应的BOSS-Tree上导航定位到目标服务。
8.根据权利要求1所述的一种基于本体和BOSS的云制造标准服务建模方法,其特征在于:步骤6)中所述的云平台服务标准化注册与发布接口模板,是在依据服务属性元模型的基础上,结合具体行业特征,独立设计,包括节点名称、发布方、服务内容、技术参数、服务模式。
9.根据权利要求1所述的一种基于本体和BOSS的云制造标准服务建模方法,其特征在于:步骤6)中所述的智能检索,主要指在对本体进行存储、编码以及语义标注的基础上,根据语义推理后的信息建立信息库,并采用语义相似度算法对结果排序,实现基于语义扩展后的服务检索。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710522922.2A CN107436919B (zh) | 2017-06-30 | 2017-06-30 | 一种基于本体和boss的云制造标准服务建模方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710522922.2A CN107436919B (zh) | 2017-06-30 | 2017-06-30 | 一种基于本体和boss的云制造标准服务建模方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107436919A true CN107436919A (zh) | 2017-12-05 |
CN107436919B CN107436919B (zh) | 2020-05-19 |
Family
ID=60459635
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710522922.2A Active CN107436919B (zh) | 2017-06-30 | 2017-06-30 | 一种基于本体和boss的云制造标准服务建模方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107436919B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111597233A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-08-28 | 浙江工业大学 | 面向资源受限环境的设计模式推荐方法 |
CN117151433A (zh) * | 2023-10-30 | 2023-12-01 | 浙江大学高端装备研究院 | 一种基于云的智能制造服务供需匹配评估方法和装置 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103473407A (zh) * | 2013-09-04 | 2013-12-25 | 重庆大学 | 一种云制造环境下机床装备服务能力建模方法 |
CN105096052A (zh) * | 2015-08-13 | 2015-11-25 | 河海大学常州校区 | 一种面向云制造的多层次资源模型及其构建方法 |
CN105635283A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-06-01 | 南京邮电大学 | 一种云制造服务的组织管理和使用方法和系统 |
CN105786913A (zh) * | 2014-12-25 | 2016-07-20 | 北京仿真中心 | 一种面向云制造平台的erp集成数据库服务接口封装系统及方法 |
US20160349737A1 (en) * | 2015-05-29 | 2016-12-01 | Chun-Tai Yen | Manufacturing efficiency optimization platform and tool condition monitoring and prediction method |
-
2017
- 2017-06-30 CN CN201710522922.2A patent/CN107436919B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103473407A (zh) * | 2013-09-04 | 2013-12-25 | 重庆大学 | 一种云制造环境下机床装备服务能力建模方法 |
CN105786913A (zh) * | 2014-12-25 | 2016-07-20 | 北京仿真中心 | 一种面向云制造平台的erp集成数据库服务接口封装系统及方法 |
US20160349737A1 (en) * | 2015-05-29 | 2016-12-01 | Chun-Tai Yen | Manufacturing efficiency optimization platform and tool condition monitoring and prediction method |
CN105096052A (zh) * | 2015-08-13 | 2015-11-25 | 河海大学常州校区 | 一种面向云制造的多层次资源模型及其构建方法 |
CN105635283A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-06-01 | 南京邮电大学 | 一种云制造服务的组织管理和使用方法和系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
白洁 等: ""云制造服务规范化标准服务清单建模方法"", 《计算机集成制造系统》 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111597233A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-08-28 | 浙江工业大学 | 面向资源受限环境的设计模式推荐方法 |
CN111597233B (zh) * | 2020-04-03 | 2022-07-15 | 浙江工业大学 | 面向资源受限环境的设计模式推荐方法 |
CN117151433A (zh) * | 2023-10-30 | 2023-12-01 | 浙江大学高端装备研究院 | 一种基于云的智能制造服务供需匹配评估方法和装置 |
CN117151433B (zh) * | 2023-10-30 | 2024-01-30 | 浙江大学高端装备研究院 | 一种基于云的智能制造服务供需匹配评估方法和装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107436919B (zh) | 2020-05-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US20180196868A1 (en) | Multi-Dimensional Modeling in a Functional Information System | |
CN109033284A (zh) | 基于知识图谱的电力信息运维系统数据库构建方法 | |
CN104899242B (zh) | 基于设计意图的机械产品设计二维知识推送方法 | |
Cruz et al. | Semi-automatic ontology alignment for geospatial data integration | |
CN104239513A (zh) | 一种面向领域数据的语义检索方法 | |
CN108874783A (zh) | 电力信息运维知识模型构建方法 | |
CN101566988A (zh) | 一种模糊语义搜索方法、系统及设备 | |
De Uña et al. | Machine learning and constraint programming for relational-to-ontology schema mapping | |
CN111401988B (zh) | 一种基于语义的产品配置需求响应系统及订单生成方法 | |
CN105912773B (zh) | 一种新的基于数据挖掘技术的智能冲压工艺设计方法 | |
CN104699786A (zh) | 一种语义智能搜索的通信网络投诉系统 | |
CN103425740A (zh) | 一种面向物联网的基于语义聚类的物资信息检索方法 | |
CN116127084A (zh) | 基于知识图谱的微电网调度策略智能检索系统及方法 | |
CN103049555A (zh) | 保证语义正确性的动态分层集成数据访问方法 | |
CN115757810A (zh) | 一种知识图谱标准本体构建方法 | |
CN107436919A (zh) | 一种基于本体和boss的云制造标准服务建模方法 | |
CN108363759A (zh) | 基于结构化数据的主题树生成方法及系统及智能对话方法 | |
CN106055702B (zh) | 一种面向互联网的数据服务统一描述方法 | |
CN113868322B (zh) | 一种语义结构解析方法、装置、设备及虚拟化系统、介质 | |
Lee et al. | A supplier discovery framework for effective and efficient configuration of a supply chain | |
Liu et al. | Bootstrapping operation-level web service ontology: A bottom-up approach | |
Freitas | Schema-agnostic queries for large-schema databases: A distributional semantics approach | |
Mehrotra et al. | Web service discovery using bio-inspired holistic matching based linked data clustering model for RDF data | |
Jin et al. | Post-controlled vocabulary compiling in competitive intelligence system | |
Tao et al. | Ontology-based research on heterogeneous database semantic integration strategies |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |