支撑产业链协同的SaaS平台自适应演化技术 被引量：20

1

作者 王淑营 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期39-45,共7页

为实现产业链协同SaaS平台在运行服务过程中面向各企业群及其业务需求变化的动态演化支持,针对平台企业联盟和用户的动态性,提出了基于动态绑定与隐式授权的企业联盟自适应演化管理和基于企业自治模型的用户自适应演化管理方法;针对平... 为实现产业链协同SaaS平台在运行服务过程中面向各企业群及其业务需求变化的动态演化支持,针对平台企业联盟和用户的动态性,提出了基于动态绑定与隐式授权的企业联盟自适应演化管理和基于企业自治模型的用户自适应演化管理方法;针对平台各企业联盟业务协同需求的动态性,建立了面向演化的业务功能与业务数据管理模型,提出了业务功能在线更新与业务数据库的同步演化算法,建立了SaaS平台自适应演化机制.通过在汽车零部件产业链协同SaaS平台研发过程中的应用表明,自适应演化方法能有效支持平台在不间断服务条件下,通过业务功能和业务数据库的在线演化满足各企业联盟业务功能扩展和动态更新的需求. 展开更多

关键词 产业链 协同 SAAS 自适应演化 动态绑定 隐式授权 自治模型

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面向产业链协同SaaS平台的事件协同感知技术研究 被引量：2

2

作者 王淑营 阴艳超 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第10期3769-3771,3779,共4页

为了解决业务关联的产业链协同SaaS平台不同企业对象间基于事件的动态协同感知问题,建立了基于业务事件的平台协同对象感知模型,提出了基于AOP技术的业务事件动态捕获机制、业务关联的协同对象列表产生器实现算法和基于GSM信号增强技术... 为了解决业务关联的产业链协同SaaS平台不同企业对象间基于事件的动态协同感知问题,建立了基于业务事件的平台协同对象感知模型,提出了基于AOP技术的业务事件动态捕获机制、业务关联的协同对象列表产生器实现算法和基于GSM信号增强技术的事件消息发布方法。该模型和算法已在汽车零部件产业链协同SaaS平台上进行了应用,能满足汽车售后服务等复杂业务过程中跨单核企业联盟的业务协同需求。 展开更多

关键词 产业链协同平台 软件即服务 协同感知 事件动态捕获

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汽车产业链协同商务平台的数据传输安全技术 被引量：5

3

作者 张秀芹 王淑营 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第10期3751-3756,共6页

针对汽车产业链协同商务平台数据交换频繁、数据传输过程中安全性要求高的需求,提出了面向汽车产业链协同商务平台的数据传输安全解决方案。该方案以加密锁为核心对服务请求者进行身份认证,通过对基于SOAP扩展的数据传输安全技术、基于W... 针对汽车产业链协同商务平台数据交换频繁、数据传输过程中安全性要求高的需求,提出了面向汽车产业链协同商务平台的数据传输安全解决方案。该方案以加密锁为核心对服务请求者进行身份认证,通过对基于SOAP扩展的数据传输安全技术、基于Web Service数据交换技术进行研究,设计了服务器端和客户端的安全传输模型,实现了服务请求者的身份认证和数据传输过程中的安全处理。通过在汽车产业链协同商务平台上进行应用,表明了研究成果能够满足平台数据交换的安全需求。 展开更多

关键词 产业链 协同商务平台 数据交换 加密锁 SOAP扩展 安全

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不确定环境下的产业链生产与配送协同调度优化 被引量：9

4

作者 方伯芃 孙林夫 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期224-244,共21页

为有效整合产业链内部资源,提升产业链竞争优势,对产业链生产与配送协同调度优化问题进行了研究,分析问题涉及的3个价值环节,建立其数学模型,并针对调度中存在的生产不确定性问题,进行模型的不确定性补偿,在此基础上,提出一种基于随机... 为有效整合产业链内部资源,提升产业链竞争优势,对产业链生产与配送协同调度优化问题进行了研究,分析问题涉及的3个价值环节,建立其数学模型,并针对调度中存在的生产不确定性问题,进行模型的不确定性补偿,在此基础上,提出一种基于随机模拟、模糊推理、神经网络、启发式算法融合的不确定规划最优化系统。基于该系统,对不确定规划中存在的随机性、并发性与模糊性进行拟合,并通过启发式寻优求解出不确定环境下产业链生产与配送协同调度问题的最优方案。通过对不同规模问题实例进行仿真实验,结果表明所构造的系统可较好地拟合调度过程中的不确定环境,在此基础上可得出适应性强的方案解,解的质量明显优于生产与配送协同调度遗传算法和生产与配送阶段优化算法。 展开更多

关键词 产业链协同 不确定规划 神经网络 遗传算法

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面向产业链云服务平台的分布式备件库存协同控制方法与软件工具研究 被引量：6

5

作者 吕瑞 孙林夫 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第10期1812-1818,共7页

针对制造业产业链协同服务平台的备件业务协作需求,提出跨节点的库存协同解决方案并建立近期需求预测计算模型。结合分布式节点企业的历史交易数据、库存数据的实时采集与处理应用,保障库存控制方案的实效性。采用MapReduce框架对模型... 针对制造业产业链协同服务平台的备件业务协作需求,提出跨节点的库存协同解决方案并建立近期需求预测计算模型。结合分布式节点企业的历史交易数据、库存数据的实时采集与处理应用,保障库存控制方案的实效性。采用MapReduce框架对模型参数计算过程进行优化,提高运算速度。基于遗传算法获取模型计算最优解,并将模型计算结果推送至下游经销商企业群,由反馈信息控制订单的动态生成。并将该模式应用在汽车产业链云服务平台,压缩了产业链响应时间。 展开更多

关键词 备件 产业链 库存协同 遗传算法

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基于SaaS的产业链协作公共服务平台数据安全解决方案 被引量：19

6

作者 陈静 孙林夫 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期1317-1324,共8页

针对基于软件即服务的产业链协作公共服务平台的数据安全问题,设计了公共服务平台的数据安全解决方案;该方案将非对称加密技术和Web服务技术结合,实现了企业数据的存储保密,利用非对称加密技术、Hash技术和数字签名技术实现了平台数据... 针对基于软件即服务的产业链协作公共服务平台的数据安全问题,设计了公共服务平台的数据安全解决方案;该方案将非对称加密技术和Web服务技术结合,实现了企业数据的存储保密,利用非对称加密技术、Hash技术和数字签名技术实现了平台数据的完整性、网络传输保密性和发送不可抵赖性。最后,通过对该方案的实现、安全性及可行性分析,验证了该方案的可用性和有效性。 展开更多

关键词 产业链 协作公共服务平台 数据安全 加密技术 WEB服务

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基于多源信息融合故障树与模糊Petri网的复杂系统故障诊断方法 被引量：14

7

作者 吕瑞 孙林夫 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期1817-1831,共15页

针对复杂系统故障树模型构建困难且模型冗余节点多、计算复杂的问题,提出一种基于多源信息融合故障树与模糊Petri网的故障诊断方法。该方法先将多源信息进行标准化处理,从处理后的信息中提取维修元数据,同时利用数据挖掘方法得到故障关... 针对复杂系统故障树模型构建困难且模型冗余节点多、计算复杂的问题,提出一种基于多源信息融合故障树与模糊Petri网的故障诊断方法。该方法先将多源信息进行标准化处理,从处理后的信息中提取维修元数据,同时利用数据挖掘方法得到故障关联项集。通过维修元数据、故障关联项集和系统结构关系的映射、融合,更加全面、准确地构建复杂系统故障树模型。采用模糊Petri网对多源信息融合故障树模型进行简化和改进,并利用基于模糊Petri网的动态故障推理方法和基于关联矩阵的最小割集求解方法建立复杂系统故障诊断方法,提高了故障的诊断速度与推理效率。以汽车发动机故障诊断过程为例,证明了所提方法的合理性和有效性。 展开更多

关键词 复杂系统 故障诊断 多源信息 故障树 模糊PETRI网

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面向注塑机集群式供应链协同平台的供应商动态评价方法

8

作者 王守明 王淑营 刘述雅 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第6期2148-2152,共5页

为满足注塑机行业集群式供应链协同平台供应商动态评价的需求,分析了注塑机集群式供应链的特点以及选择供应商战略伙伴的重要性,提出基于注塑机集群式供应链协同平台的供应商动态评价解决方案,针对不同企业联盟的不同业务需求,设计了一... 为满足注塑机行业集群式供应链协同平台供应商动态评价的需求,分析了注塑机集群式供应链的特点以及选择供应商战略伙伴的重要性,提出基于注塑机集群式供应链协同平台的供应商动态评价解决方案,针对不同企业联盟的不同业务需求,设计了一套动态评价指标体系,针对不同企业联盟对指标权重的不同需求,设计了一套动态算法库供企业联盟选择,同时还设计了基于平台的供应商评价结果图形化展示的构件。此供应商动态评价体系已应用到注塑机供应链协同平台上,使平台上现有四个企业联盟实现了对供应商评价的动态配置。 展开更多

关键词 协同平台 供应商评价 动态指标体系 评价模型

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面向多服务价值链的业务资源双边匹配模型 被引量：11

9

作者 余洋 孙林夫 +1 位作者 任春华 韩敏 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期1397-1409,共13页

在第三方云平台环境下,为了帮助多服务价值链上的企业从海量信息资源中精准地获取高质量有价值的业务资源,提出一种面向多服务价值链的业务资源双边匹配模型。该模型首先根据多服务价值链上不同企业实际的业务需求构建供需双方的满意度... 在第三方云平台环境下,为了帮助多服务价值链上的企业从海量信息资源中精准地获取高质量有价值的业务资源,提出一种面向多服务价值链的业务资源双边匹配模型。该模型首先根据多服务价值链上不同企业实际的业务需求构建供需双方的满意度评价指标体系,然后结合模糊理论处理供需双方的满意度评价矩阵,最后将业务资源双边匹配模型转换为多目标优化模型,并采用线性加权的方法求解多目标优化模型,从而获得令供需双方最满意的业务资源。以汽车售后服务业务的配件数据资源为例验证了所提模型的合理性和有效性。 展开更多

关键词 多服务价值链 业务资源 双边匹配 第三方云平台 企业集群

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一种适用于业务流程定制环境的服务推荐方案 被引量：6

10

作者 余洋 孙林夫 吴奇石 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期692-702,共11页

在个性化业务流程定制环境中,为提高用户的定制效率引入推荐技术,但现有推荐技术存在诸多问题,如新用户、推荐结果缺乏多样性与推荐质量偏低等。为充分发挥推荐技术的优势并解决上述问题,提出一种适用于业务流程定制环境的服务推荐方案... 在个性化业务流程定制环境中,为提高用户的定制效率引入推荐技术,但现有推荐技术存在诸多问题,如新用户、推荐结果缺乏多样性与推荐质量偏低等。为充分发挥推荐技术的优势并解决上述问题,提出一种适用于业务流程定制环境的服务推荐方案,该方案首先利用聚类算法来解决新用户问题,再通过优化协同过滤来提高推荐结果的多样性,然后构建内容过滤筛除"伪邻居"来提高推荐质量,最后将获得的候选服务推荐给用户来提高定制效率。通过实验研究证实,所提方案既能解决新用户问题,又能改善推荐结果的多样性与推荐质量,还能提高用户的定制效率。 展开更多

关键词 云服务平台 业务流程定制 用户聚类 协同过滤 基于内容的过滤 混合推荐技术

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面向QoS与成本感知的云工作流调度优化 被引量：7

11

作者 方伯芃 孙林夫 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期331-348,共18页

为有效提升云工作流服务质量,降低运营成本,对云工作流调度优化问题展开研究。分析问题涉及的不同主体与调度环节,建立面向服务质量与成本感知的云工作流调度模型,并针对问题模型不同阶段的调度策略展开剖析,依据阶段策略特征设计调度... 为有效提升云工作流服务质量,降低运营成本,对云工作流调度优化问题展开研究。分析问题涉及的不同主体与调度环节,建立面向服务质量与成本感知的云工作流调度模型,并针对问题模型不同阶段的调度策略展开剖析,依据阶段策略特征设计调度方案的编码规则,在此基础上提出一种基于任务序列划分的两段式编码遗传算法。该算法以租户流程租约和虚拟机实例负载为约束,通过两段式交叉、变异算子进行种群的迭代进化,以实现对云工作流服务费用与云资源使用成本的调度优化。通过对不同规模的问题实例进行仿真实验,结果表明所构造算法的解质量明显优于两类基于任务与虚拟机映射编码的遗传算法。 展开更多

关键词 工作流 云计算 资源优化 任务调度 遗传算法

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面向多价值链的汽车配件需求预测模型 被引量：10

12

作者 任春华 孙林夫 韩敏 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期2786-2800,共15页

基于第三方零部件多产业链业务协同云服务平台中汽车配件的销售现状,配件代理商没有充分考虑跨链销售、跨链调拨、多链销售等配件需求。为提高配件需求预测的准确率,首先提出一种优势矩阵(AM)结合轻梯度提升机(LightGBM)、门控循环神经... 基于第三方零部件多产业链业务协同云服务平台中汽车配件的销售现状,配件代理商没有充分考虑跨链销售、跨链调拨、多链销售等配件需求。为提高配件需求预测的准确率,首先提出一种优势矩阵(AM)结合轻梯度提升机(LightGBM)、门控循环神经网络(GRU)的组合预测模型(LightGBM_GRU_AM),该模型通过引入优势矩阵获取单个模型的最优权重系数,通过加权后的组合模型进行需求预测。考虑到组合模型中某时刻子模型的预测效果优于组合模型,为进一步提高预测的准确率,设计了一种基于LightGBM、GRU和LightGBM_GRU_AM的半组合预测模型,该模型采用子模型优选策略,在训练过程中利用最小绝对误差建立子模型分类标签,以特征提取和分类回归树建立子模型选取规则,根据数据特征采用不同的子模型进行预测,集成不同时刻的预测值形成最终的需求预测。最后集成第三方云平台中多链配件销售和配件相关售后服务数据进行算例分析,相比其他7种预测模型,提出的2种预测模型不但能有效降低预测误差,而且半组合预测模型更有优势,同时也为配件代理商提供采购决策支持。 展开更多

关键词 汽车配件 多价值链 轻梯度提升机 门控循环神经网络 优势矩阵 组合预测模型 半组合预测模型 子模型优选 需求预测

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基于交互注意力机制网络模型的故障文本分类 被引量：11

13

作者 刘鹏程 孙林夫 +1 位作者 张常有 王波 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期72-89,共18页

当前基于深度学习的故障文本分类已成为故障诊断和分析的关键技术,但单独使用循环神经网络或卷积神经网络难以有效捕获故障文本中的关键分类特征,鉴于此,提出一种交互注意力机制网络模型,用于捕获故障文本中的关键分类特征,以提升分类... 当前基于深度学习的故障文本分类已成为故障诊断和分析的关键技术,但单独使用循环神经网络或卷积神经网络难以有效捕获故障文本中的关键分类特征,鉴于此,提出一种交互注意力机制网络模型,用于捕获故障文本中的关键分类特征,以提升分类性能。该模型利用交互注意力机制关注循环神经网络和卷积神经网络所提取特征中的关键分类特征,形成全局—局部特征;针对故障现象文本中故障件和故障模式两类关键分类信息,引入了故障件和故障模式注意力机制捕获关键故障信息,形成故障件—故障模式特征;基于全局—局部特征和故障件—故障模式特征的融合形成分类特征。利用多组数据进行故障文本分类实验,结果表明所提模型具有更优的性能。 展开更多

关键词 服务价值链 故障文本分类 交互注意力机制 特征融合 故障诊断

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基于关系学习网络的小样本知识图谱补全模型 被引量：7

14

作者 冉丈杰 孙林夫 +1 位作者 邹益胜 马玉麟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期52-59,共8页

现实世界中的知识图谱由大量事实三元组构成,其中通常包含许多出现次数很少的小样本关系,面向这些小样本关系补全知识图谱中缺失的三元组是一项具有挑战性的工作。针对现有小样本知识图谱补全模型中普遍存在的小样本关系表示无法有效提... 现实世界中的知识图谱由大量事实三元组构成,其中通常包含许多出现次数很少的小样本关系,面向这些小样本关系补全知识图谱中缺失的三元组是一项具有挑战性的工作。针对现有小样本知识图谱补全模型中普遍存在的小样本关系表示无法有效提取问题,提出一种基于关系学习网络的小样本知识图谱补全模型。考虑关系的相关性,对参考和查询三元组进行邻域聚合编码,获得增强的实体嵌入表示。基于融合Transformer编码器与长短期记忆神经网络的结构,将三元组的关系表示进行编码输出。利用注意力机制得出查询关系与动态参考关系的语义相似性,并结合平移模型的假设对查询三元组成立的可能性进行综合打分。实验结果表明,该模型通过融合路径发现与上下文语义有效提取了小样本关系的细粒度语义,在小样本链接预测任务中,相较于基线模型中评价指标的最优值平均提升了9.5个百分点。 展开更多

关键词 小样本关系 邻域聚合 关系表示 知识图谱补全 链接预测

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基于一致性哈希环多主节点的改进实用拜占庭容错算法 被引量：6

15

作者 卢丽 孙林夫 邹益胜 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期25-35,共11页

联盟链技术作为一种建立供需双方的可信交易的工具,促进了云制造平台的发展。实用拜占庭容错(PBFT)共识算法是联盟链最受欢迎的共识协议,得到了广泛的研究和应用,但是还存在节点较多导致PBFT算法扩展性较差、重播攻击降低了共识算法的... 联盟链技术作为一种建立供需双方的可信交易的工具,促进了云制造平台的发展。实用拜占庭容错(PBFT)共识算法是联盟链最受欢迎的共识协议,得到了广泛的研究和应用,但是还存在节点较多导致PBFT算法扩展性较差、重播攻击降低了共识算法的性能、网络结构静态难以维持高效的运行状态3个问题。为此,提出一种改进的实用拜占庭容错(IPBFT)算法。首先,通过优化主节点的选取方式将单个主节点扩展为多个主节点,使得多个主节点在一致性哈希环的桶中实现数据均匀分布和任务均匀调度;然后,通过多线程并行执行共识算法以最大程度地减少时延并提高算法的吞吐量,从而提高了算法的可扩展性;其次,在重播攻击算法中通过定期旋转桶来分配正确的主节点,然后通过分配的主节点来接收客户端的请求,以防止客户端的重播攻击;最后,设计了一套节点移除机制来加入可靠的节点或者移除拜占庭节点,减少视图切换操作,从而使系统维持较高的运行状态。实验结果表明,IPBFT明显优于PBFT共识算法,很好地解决了以上3个问题。 展开更多

关键词 一致性哈希环 主节点 实用拜占庭容错 共识算法 联盟链

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改进KNN的时间序列分析方法 被引量：8

16

作者 黄铭 孙林夫 +1 位作者 任春华 吴奇石 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第6期71-78,共8页

近年来,随着数据挖掘和机器学习的兴起,基于时间序列分析方法的研究愈加丰富。作为机器学习的经典方法,KNN(K-Nearest Neighbor)因其简单、准确度高等特性被广泛应用于时间序列分析的各个领域。然而,使用原始的KNN回归方法预测时间序列... 近年来,随着数据挖掘和机器学习的兴起,基于时间序列分析方法的研究愈加丰富。作为机器学习的经典方法,KNN(K-Nearest Neighbor)因其简单、准确度高等特性被广泛应用于时间序列分析的各个领域。然而,使用原始的KNN回归方法预测时间序列具有一定的局限性,直接使用欧氏距离作为相似度度量方法的预测效果并不理想,无法适应具有整体趋势变化的时间序列的预测场景。文中提出一种拟合时间序列趋势的KNN算法TSTF-KNN(Time Series Trend Fitting KNN)算法,该方法通过对每个时刻的特征序列进行归一化处理,改进了KNN相似度度量的效果,使之可以更有效地搜索相似的特征序列。由于序列预测前进行了归一化,文中通过为预测结果添加误差项来还原序列特征,使之可以有效地预测结果。为了验证方法的有效性,从kaggle公开数据集中选取了4个数据集,并通过对这4个数据集分别进行预处理获得5个时间序列以供实验。通过使用TSTF-KNN、KNN、单层LSTM(Long Short-Term Memory)神经网络和ANN(Artificial Neural Network)在处理后的5个时间序列上进行预测实验,分析预测结果,并对比均方误差(Mean Square Error, MSE),验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法能有效提高KNN回归方法对时间序列预测的准确度和稳定性,使之可以更好地适应具有整体趋势变化的时间序列的预测场景。 展开更多

关键词 时间序列分析 KNN 预测 相似度度量 误差项

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基于第三方云平台的服务价值链多链知识图谱构建 被引量：7

17

作者 刘鹏程 孙林夫 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期612-627,共16页

基于第三方云平台业务数据资源,面向服务价值链多链知识共享和重用的需求,提出服务价值链多链知识图谱构建框架和方法。从服务业务、服务资源和产品等维度出发,构建了服务价值链多链知识体系,设计了服务价值链多链知识图谱构建框架;研... 基于第三方云平台业务数据资源,面向服务价值链多链知识共享和重用的需求,提出服务价值链多链知识图谱构建框架和方法。从服务业务、服务资源和产品等维度出发,构建了服务价值链多链知识体系,设计了服务价值链多链知识图谱构建框架;研究了服务价值链多链知识图谱模型,提出基于二阶段的知识图谱模型构建方法用于求解服务价值链多链知识图谱模型,并实现了对知识图谱的存储;基于第三方云平台数据资源,以相关服务业务为例构建服务价值链多链知识图谱,验证了该知识图谱构建方法的可行性。 展开更多

关键词 知识表示 知识图谱 服务价值链 第三方云平台

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