基于综合模糊相似度的云制造需求——服务双向匹配

一种基于云模型的融合相似度方法云模型是一种用于处理不确定性和模糊性的数学模型。

它通过引入云概念来描述模糊概念的数学表示，能够有效地处理信息不确定性，并在一定程度上解决了传统模糊数学方法中的一些问题。

在相似度计算的领域中，云模型可以被用来融合多个相似度指标，从而得到更准确的相似度结果。

融合相似度方法是基于云模型的相似度计算方法的一种扩展。

该方法的主要思想是将多个相似度指标抽象成云切片，并利用云生成算法将它们融合成一个整体的云模型。

下面将介绍一种基于云模型的融合相似度方法的具体步骤。

第一步是选择相似度指标。

根据具体的应用场景和需求，选择适合的相似度指标，例如欧氏距离、余弦相似度、杰卡德相似系数等。

这些指标可以衡量不同对象之间的相似程度。

第二步是根据相似度指标计算出每个指标的相似度结果。

对于每个指标，将相似度计算结果映射到云域上，得到相应的云切片。

云切片的形状和位置反映了相似度的分布情况。

第三步是利用云生成算法将多个云切片融合成一个整体的云模型。

云生成算法可以基于概率分布的理论和方法，通过合并、修剪和重组云切片，生成一个代表融合相似度的云模型。

云模型的形状和位置描述了不同相似度指标之间的相互影响和权重关系。

第四步是从云模型中提取相似度度量。

在云模型中，可以利用各种统计量来描述相似度的特征，如云的中心、云的峰值、云的宽度等。

根据具体的需求，选择适合的统计量来度量相似度。

通过提取云模型的特征，可以得到一个具体的相似度值，用于衡量两个对象之间的相似程度。

最后一步是根据相似度值进行相似度判断。

根据具体的应用需求，可以设置一个相似度阈值，用来判断两个对象是否相似。

如果相似度值超过阈值，则认为两个对象相似；如果相似度值低于阈值，则认为两个对象不相似。

基于云模型的融合相似度方法可以在计算相似度时更好地考虑不确定性和模糊性的因素，从而得到更准确的相似度结果。

它可以将多个相似度指标综合起来，降低了单一指标的主观性和片面性，提高了相似度计算的精度和可靠性。

基于云制造的协同设计与应用研究在当今数字化和信息化快速发展的时代，制造业正经历着前所未有的变革。

云制造作为一种新兴的制造模式，为企业提供了更高效、灵活和协同的解决方案。

其中，协同设计作为云制造的重要应用领域，正逐渐改变着产品设计的方式和流程。

云制造的出现源于制造业对资源优化配置和高效利用的需求。

它借助云计算、物联网、大数据等先进技术，将分布在不同地理位置的制造资源和能力进行整合与虚拟化，形成一个庞大的资源池。

企业可以根据自身需求，从这个资源池中获取所需的制造服务和资源，实现快速响应市场需求、降低生产成本和提高生产效率的目标。

协同设计则是指在产品开发过程中，多个设计团队或人员通过网络平台进行实时协作和信息共享，共同完成产品设计任务。

在传统的设计模式中，由于信息沟通不畅、设计流程复杂等原因，往往导致设计周期长、成本高、质量难以保证等问题。

而基于云制造的协同设计则有效地解决了这些问题。

首先，云制造为协同设计提供了强大的技术支持。

通过云计算技术，设计人员可以随时随地访问和共享设计数据，实现设计过程的实时协同。

同时，云平台还提供了丰富的设计工具和软件，使得设计人员能够更加高效地完成设计任务。

例如，利用云计算的强大计算能力，可以进行快速的仿真分析和优化设计，大大缩短了设计周期。

其次，基于云制造的协同设计能够实现资源的优化配置。

在云制造平台上，企业可以整合内外部的设计资源，包括设计师、工程师、供应商等，根据项目需求进行灵活组合和调配。

这样不仅可以充分发挥各方的优势，提高设计质量，还能够降低设计成本。

再者，协同设计有助于提高创新能力。

在云制造的环境下，不同领域的专家和设计人员可以相互交流和启发，碰撞出更多的创新火花。

同时，通过对大量设计数据的分析和挖掘，也能够为设计创新提供有力的支持。

然而，要实现基于云制造的协同设计并非一帆风顺，还面临着一些挑战。

一是数据安全和隐私保护问题。

在协同设计过程中，大量的设计数据需要在网络上传输和存储，如何确保这些数据的安全性和保密性是至关重要的。

基于云制造的协同设计研究在当今数字化和信息化的时代，制造业正经历着深刻的变革。

云制造作为一种新兴的制造模式，为企业提供了更高效、更灵活和更创新的解决方案。

其中，协同设计作为产品开发过程中的关键环节，在云制造环境下呈现出了新的特点和优势。

一、云制造与协同设计的概念云制造是一种基于云计算、物联网、大数据等信息技术，将制造资源和能力进行虚拟化、服务化，并以按需使用的方式提供给用户的新型制造模式。

它打破了传统制造模式中资源和信息的孤立状态，实现了制造资源的优化配置和高效利用。

协同设计则是指在产品开发过程中，多个设计团队或人员通过协作和交流，共同完成产品设计任务的过程。

协同设计强调的是团队成员之间的信息共享、知识互补和协同创新，以提高产品设计的质量和效率。

二、云制造环境下协同设计的特点1、资源共享的广泛性在云制造平台上，设计资源不再局限于单个企业内部，而是来自于全球范围内的众多供应商和合作伙伴。

这使得设计团队能够获取更丰富、更优质的设计资源，包括设计软件、零部件模型、设计经验等。

2、协同的高效性云制造平台提供了实时的信息交流和协作工具，使得设计团队成员无论身处何地，都能够实时沟通和协作。

同时，平台上的任务分配和进度管理功能，能够有效地提高协同设计的效率。

3、数据的安全性云制造平台通常采用先进的加密技术和数据备份机制，确保设计数据的安全性和完整性。

这为协同设计提供了可靠的数据保障，使得企业能够放心地在云平台上开展设计工作。

4、灵活性和可扩展性云制造环境下的协同设计可以根据项目需求快速组建和调整设计团队，灵活配置设计资源。

同时，平台能够轻松应对设计任务的增加和变化，具有良好的可扩展性。

三、云制造环境下协同设计的关键技术1、云计算技术云计算为协同设计提供了强大的计算和存储能力，使得大规模的设计计算和数据处理成为可能。

同时，云计算的虚拟化技术能够实现设计资源的灵活分配和动态调整。

2、物联网技术物联网技术使得制造设备、零部件等物理资源能够与云平台进行实时连接和数据交互，为协同设计提供了更准确的生产制造信息。

第16卷第1期计算机集成制造系统Vol.16No.12010年1月Computer Integrated Manufacturing SystemsJ an.2010文章编号:1006-5911(2010)01-0001-07收稿日期:2009212201;修订日期:2009212215。

Received 01Dec.2009;accepted 15Dec.2009.基金项目:国家863计划资助项目(2007AA04Z153);国家973计划资助项目(2007CB310900)。

Found ation items :Project supported by t he Na 2tional High 2T ech.R &D Program ,China (No.2007AA04Z153),and the National Basic Research Program ,China (No.2007CB310900).作者简介:李伯虎(1938-),男,上海人,中国工程院院士,博导,主要从事网络化建模与仿真系统、虚拟样机工程、网格化、智能化、服务化制造系统等的研究。

E 2mail :bohuli @ 。

云制造———面向服务的网络化制造新模式李伯虎1,2,张　霖1,王时龙3,陶　飞1,曹军威4,姜晓丹5,宋　晓1,柴旭东2(1.北京航空航天大学复杂产品先进制造系统教育部工程研究中心,北京　100191;2.北京仿真中心,北京　100854;3.重庆大学机械工程学院,重庆　400044;4.清华大学信息技术研究院,北京　100084;5.北京慧点科技开发有限公司,北京　100083)摘　要:为求解更加复杂的制造问题和开展更大规模的协同制造,分析了目前应用服务提供商、制造网格等现有网络化制造模式在应用推广等方面遇到的问题,阐述了云计算服务模式、云安全、高性能计算、物联网等理念和新技术对解决网络化制造中运营、安全等问题的契机。