一種基于設(shè)備指標(biāo)參數(shù)的模糊匹配算法

李寧 陳容容 張寧 中國(guó)航天科工集團(tuán)三〇四研究所

一種基于設(shè)備指標(biāo)參數(shù)的模糊匹配算法

李寧 陳容容 張寧 中國(guó)航天科工集團(tuán)三〇四研究所

近年來(lái)，制造業(yè)作為全球經(jīng)濟(jì)的主干正在起著帶動(dòng)全球經(jīng)濟(jì)再次發(fā)展的重?fù)?dān)。以德國(guó)工業(yè)4.0、美國(guó)制造業(yè)復(fù)興計(jì)劃為主的新一代工業(yè)革命帶動(dòng)了全球制造業(yè)的快速發(fā)展。中國(guó)政府也推出了中國(guó)制造2025戰(zhàn)略計(jì)劃，旨在實(shí)現(xiàn)中國(guó)由制造大國(guó)向制造強(qiáng)國(guó)的發(fā)展。

模糊匹配算法是基于云計(jì)算的智能協(xié)同制造系統(tǒng)的核心，通過(guò)打通與各能力單元之間的關(guān)鍵資源、關(guān)鍵需求、狀態(tài)信息等數(shù)據(jù)鏈，利用關(guān)鍵資源與任務(wù)聚集技術(shù)，形成最優(yōu)化的制造能力集合。

本文提供一種在云資源環(huán)境下，海量設(shè)備制造服務(wù)能力與制造任務(wù)匹配的算法。根據(jù)制造資源與服務(wù)基于語(yǔ)義的建模方式以及形式化描述方法，可將服務(wù)資源描述信息劃分為以下幾類：

（1）概念詞信息：例如服務(wù)名稱等

（2）分句信息：例如服務(wù)基本描述。

（3）數(shù)值參量信息：包括數(shù)值區(qū)間和模糊數(shù)兩類。例如服務(wù)成本區(qū)間或制造精度等。

目前的任務(wù)資源匹配的計(jì)算方法有多種，不同類型的描述信息具有不同的特征，因此針對(duì)每種類型信息應(yīng)該采用對(duì)應(yīng)的匹配方式對(duì)其進(jìn)行計(jì)算。而目前針對(duì)云制造中的服務(wù)，缺少一個(gè)綜合的相似度計(jì)算法對(duì)服務(wù)進(jìn)行多維相似度度量。

針對(duì)以上問(wèn)題，在構(gòu)建的基于OWL-S擴(kuò)展的制造云服務(wù)本體的基礎(chǔ)上，針對(duì)三類不同服務(wù)描述信息，采用概念詞匹配、分句匹配、數(shù)值參量匹配分別計(jì)算概念詞相似度、分句相似度以及基于制造參數(shù)的能力約束匹配算法。

結(jié)合多種相似度來(lái)衡量服務(wù)間相似度，使得服務(wù)匹配度成為多維度量的準(zhǔn)確結(jié)果，有利于提高服務(wù)匹配效果。

1 概念詞匹配

概念詞的相似度匹配計(jì)算方法采用基于制造領(lǐng)域知識(shí)的方法來(lái)計(jì)算。基本思想是，以概念間的結(jié)構(gòu)層次關(guān)系組織組建的語(yǔ)義詞典為依據(jù)，根據(jù)概念詞之間上下位關(guān)系和同位關(guān)系來(lái)計(jì)算詞語(yǔ)的相似度。本體中語(yǔ)義相似度計(jì)算主要影響因素有

（1）最短路徑長(zhǎng)度

首先，一種直接計(jì)算語(yǔ)義相似度的方法就是計(jì)算兩概念詞之間的最短路徑長(zhǎng)度。兩個(gè)概念詞的距離越大，其相似度就越低，反之距離越小，相似度就越高。因此本體分類體系樹(shù)中，節(jié)點(diǎn)間的路徑長(zhǎng)度是重要考慮因素。

（2）層級(jí)差

本體分類體系樹(shù)中，兩個(gè)概念詞所處節(jié)點(diǎn)的層級(jí)差也從另一角度表述了兩者的距離。若層級(jí)差越大，表明距離越遠(yuǎn)，兩者相似度越低；反之若層級(jí)差越小，表明距離越近，兩者相似度越高。

（3）深度

在考慮節(jié)點(diǎn)間路徑長(zhǎng)度的同時(shí)，還應(yīng)該考慮到概念詞所處的節(jié)點(diǎn)在本體分類體系樹(shù)中的深度，及該深度節(jié)點(diǎn)密度都會(huì)對(duì)相似度計(jì)算產(chǎn)生影響。處于本體分類體系樹(shù)中較高位置的概念詞，具有較廣義的語(yǔ)義同時(shí)它們之間具有較低的相似性。

（4）信息共享性

根據(jù)基于信息內(nèi)容的語(yǔ)義相似度計(jì)算方法的基本原理，如果兩個(gè)概念共享的信息越多，那么兩者的語(yǔ)義相似度就越大，反之如果共享的信息越少，相似度就越低。

概念詞間的語(yǔ)義相似度由最短路徑長(zhǎng)度、層級(jí)差、深度、信息共享性四類主要影響因素決定。

2 分句匹配

分句相似度由關(guān)鍵詞、詞序和句長(zhǎng)三個(gè)影響因素構(gòu)成。

（1）關(guān)鍵詞相似度

將分句看作分句中詞語(yǔ)集合，利用概念詞相似度的計(jì)算方法，分別計(jì)算資源與任務(wù)中所有詞語(yǔ)的概念詞相似度。

（2）詞序相似度

為詞語(yǔ)集合中每一單詞設(shè)定唯一索引號(hào)，該索引號(hào)代表了該單詞在句子出現(xiàn)的序列號(hào)，分別對(duì)資源詞語(yǔ)集合和服務(wù)詞語(yǔ)集合相鄰序列號(hào)的逆序數(shù)求并取其絕對(duì)值，計(jì)算詞序相似度。

（3）句長(zhǎng)相似度

句長(zhǎng)指句子中包含的所有單詞的數(shù)量，并根據(jù)資源和任務(wù)描述的詞語(yǔ)集中的個(gè)數(shù)計(jì)算句長(zhǎng)相似度。

影響分句相似度的由三個(gè)因素中，關(guān)鍵詞較詞序和句長(zhǎng)而言影響力更大。因此在計(jì)算分句相似度時(shí)，我們分別為關(guān)鍵詞、詞序、句長(zhǎng)三個(gè)因素設(shè)置不同的權(quán)重因子。

3 數(shù)值參數(shù)匹配

云制造中，服務(wù)重要描述信息就是數(shù)值參數(shù)。數(shù)值參數(shù)可以分為區(qū)間數(shù)和模糊數(shù)兩類，前者是用于描述特定的值或值區(qū)間，如成本范圍或者發(fā)貨時(shí)間；后者用于描述一些不確定參數(shù)，如模糊等級(jí)，模糊評(píng)價(jià)等。針對(duì)這兩類數(shù)值參量，有不同的相似度計(jì)算方法。

（1）區(qū)間數(shù)相似度

服務(wù)請(qǐng)求者的服務(wù)請(qǐng)求為區(qū)間數(shù)時(shí)，當(dāng)計(jì)算數(shù)值參量相似度時(shí)，服務(wù)中相關(guān)數(shù)值信息描述轉(zhuǎn)換為區(qū)間數(shù)，對(duì)數(shù)值參量信息的匹配轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)數(shù)值區(qū)間的匹配。

（2）模糊數(shù)相似度

在真實(shí)的制造任務(wù)中，常常出現(xiàn)定義的模糊現(xiàn)象，制造任務(wù)或需求的描述中很多概念具有模糊的、非定量的特點(diǎn)。例如，在對(duì)制造云服務(wù)進(jìn)行服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)時(shí)，現(xiàn)實(shí)中常常用的一些概念差、中等、一般、好、非常好等就具有模糊性。傳統(tǒng)的量化表示方式很難合理的描述這類情況，模糊數(shù)學(xué)應(yīng)運(yùn)而生。模糊數(shù)學(xué)就是一種描述和加工模糊信息的數(shù)學(xué)方法，它在傳統(tǒng)的經(jīng)典數(shù)學(xué)與充滿模糊性的現(xiàn)實(shí)世界之間架起橋梁，用數(shù)學(xué)的科學(xué)方法抽象描述了模糊現(xiàn)象的本質(zhì)和規(guī)律。

為了讓模糊性情況被機(jī)器識(shí)別和理解，將三角模糊數(shù)和梯形模糊數(shù)作為表述服務(wù)信息中模糊性因素的主要數(shù)值參量，即模糊數(shù)參量的相似度計(jì)算分為三角模糊數(shù)相似度計(jì)算和梯形模糊數(shù)相似度計(jì)算兩類。

以表面處理的加工任務(wù)為測(cè)試用例，首先使用資源數(shù)字化建模方法從信息、物理構(gòu)成信息、制造能力信息、狀態(tài)信息、案例評(píng)價(jià)角度對(duì)設(shè)備資源進(jìn)行建模，對(duì)生產(chǎn)任務(wù)以任務(wù)數(shù)字化建模方法從設(shè)備級(jí)資源進(jìn)行描述，實(shí)現(xiàn)匹配，通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明使用上述方法可有效的實(shí)現(xiàn)任務(wù)與服務(wù)的快速準(zhǔn)確的匹配。