【摘 要】
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云制造环境下的服务匹配具有资源数量大、语义信息不对称、QoS多样化和模糊化的特点,同时企业有自主选择匹配结果的需求。为此,提出基于本体和模糊QoS聚类的三阶段供应商匹配
【机 构】
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大连理工大学管理与经济学部; 大连大学经济管理学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71271041);辽宁省自然科学基金资助项目(2013020006)
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云制造环境下的服务匹配具有资源数量大、语义信息不对称、QoS多样化和模糊化的特点,同时企业有自主选择匹配结果的需求。为此,提出基于本体和模糊QoS聚类的三阶段供应商匹配模型。首先构建本体模型和供应商服务描述模型,运用语义本体既消除了信息的不对称性,又增加了语义信息的完整性。此外,对QoS的多属性信息进行三角模糊化处理,结合模糊偏好和优化的模糊C均值聚类(FCM)算法按需聚类,提高了收敛速度和精度,得出基于匹配度排序的结果集合。实例验证结果表明:本文匹配方法较传统方法有更高的适应性和查准率。
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