检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机集成制造系统 2016年第7期22卷 1789-1797页

作者：李海波梁梦夏华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 厦门市企业互操作与商务智能工程技术研究中心福建厦门361021

为提高组织之间资源服务的协同性,面向协同任务系统,从工作流模型和运行数据两个层面提出一种资源服务时序挖掘方法。通过分析工作流模型,依据资源服务间存在的任务相关性,求解依赖关系较强的资源服务集,并从中获取初步的资源服务序列,... 详细信息

为提高组织之间资源服务的协同性,面向协同任务系统,从工作流模型和运行数据两个层面提出一种资源服务时序挖掘方法。通过分析工作流模型,依据资源服务间存在的任务相关性,求解依赖关系较强的资源服务集,并从中获取初步的资源服务序列,即资源服务链;为提高资源服务时序的重用性,以初始资源服务链为聚类中心,对其进行扩展后,求解运行数据中每个新到达扩展链的相似度,最终得到修正后的聚类中心。通过实验和分析验证了方法的可行性,表明该方法对提高资源的选取效率以及资源的可用性和利用率有积极的意义。

关键词：协同任务资源服务序列工作流挖掘

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面向协同任务的资源服务关键特征序列识别方法

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计算机集成制造系统 2017年第12期23卷 2571-2582页

作者：李海波雷秀洋华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 厦门市企业互操作与商务智能工程技术研究中心福建厦门361021

为挖掘频繁的资源服务序列,进而提高协同任务的资源选取效率,提出基于资源服务特征以及特征间影响关系的方法。针对资源服务序列,为求解资源服务间的影响度,提出一种关键特征序列识别方法。首先,采用PrefixSpan算法分析并获得资源服务... 详细信息

为挖掘频繁的资源服务序列,进而提高协同任务的资源选取效率,提出基于资源服务特征以及特征间影响关系的方法。针对资源服务序列,为求解资源服务间的影响度,提出一种关键特征序列识别方法。首先,采用PrefixSpan算法分析并获得资源服务序列模式;然后,针对资源服务序列提出基于时间序列的影响度计算方法,并从中识别出关键特征序列,进而计算出资源服务序列的综合影响度;最后,通过仿真实验分析验证了所提方法的可行性。

关键词：资源服务序列关键特征序列影响度协同任务

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基于稀疏成分分析的欠定工作模态参数识别

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计算机集成制造系统 2021年第8期27卷 2405-2415页

作者：王鑫王成李海波赖雄鸣陈叶旺华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 厦门市企业互操作与商务智能工程技术研究中心福建厦门361021 华侨大学机电及自动化学院福建厦门361021

针对基于独立成分分析的工作模态参数识别方法可识别模态数较少的问题,提出一种基于稀疏成分分析的欠定工作模态参数识别方法。该方法从线性时不变小阻尼结构的模态振型、模态坐标的性质和稀疏成分分析的基本假设出发,找出模态振型与混... 详细信息

针对基于独立成分分析的工作模态参数识别方法可识别模态数较少的问题,提出一种基于稀疏成分分析的欠定工作模态参数识别方法。该方法从线性时不变小阻尼结构的模态振型、模态坐标的性质和稀疏成分分析的基本假设出发,找出模态振型与混合矩阵之间、模态坐标响应与稀疏成分之间的一一对应关系,将欠定工作模态参数识别问题转化为稀疏成分分析问题。首先,从基于传统盲源分离的工作模态参数识别中存在的问题和稀疏成分分析流程,建立了基于稀疏成分分析的工作模态参数识别框架和流程步骤;其次,针对欠定工作模态参数识别振型的解释和评价问题,提出欠定条件下识别振型的特点及评价方法;最后,讨论了可识别模态数、模态遗漏、虚假模态及方法的适用范围,并与独立成分分析方法进行了理论比较。通过5自由度仿真数据集下的工作模态参数识别,表明所提方法具有有效性和优越性。

关键词：工作模态参数识别稀疏成分分析欠定模态振型评估独立成分分析

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基于神经网络和模型迁移学习的不相关多源频域载荷识别

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计算机集成制造系统 2021年第10期27卷 2961-2969页

作者：陈德蕾王成曾煜李海波赖雄鸣陈叶旺华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 厦门市企业互操作与商务智能工程技术研究中心福建厦门361021 华侨大学机电及自动化学院福建厦门361021

针对使用模型初始权重随机设定的神经网络模型进行不相关多源频域载荷识别时训练效率低、精度低的问题,提出一种基于神经网络和模型迁移学习的不相关多源频域载荷识别方法。首先,利用某频率点的历史数据对不相关多源载荷识别的多输入多... 详细信息

针对使用模型初始权重随机设定的神经网络模型进行不相关多源频域载荷识别时训练效率低、精度低的问题,提出一种基于神经网络和模型迁移学习的不相关多源频域载荷识别方法。首先,利用某频率点的历史数据对不相关多源载荷识别的多输入多输出神经网络模型进行训练;其次,将该频率下的神经网络的模型参数迁移到相邻的目标频域的神经网络中作为网络权值的初值;再次,利用目标频率的历史数据对神经网络进行微调训练,从而得到目标频率的不相关多源频域载荷识别模型;最后,将该频率的训练好的神经网络的模型参数迁移到下一个相邻频率的模型,循环该过程直到建立所有频率点的神经网络模型。在圆柱壳声振实验数据集上的载荷识别结果表明,该方法具有较好的网络权值初值、能有效减少训练时间,比不使用迁移学习的神经网络方法、基于传递函数和最小二乘广义逆的方法、基于多元一次线性回归的方法具有更高的识别精度。

关键词：不相关多源载荷识别频域多输入多输出神经网络模型迁移学习网络权值

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协同任务系统中资源服务序列分析方法

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小型微型计算机系统 2016年第11期37卷 2421-2427页

作者：梁梦夏李海波华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 厦门市企业互操作与商务智能工程技术研究中心福建厦门361021

协同任务系统目前已应用到更多领域,资源服务序列对提高资源服务选取和利用率至关重要,但多组织交互以及大规模业务数据使资源服务的时序分析更加困难.以典型的协同制造系统为背景,提出一种资源服务时序关系分析方法.以工作流实例为业... 详细信息

协同任务系统目前已应用到更多领域,资源服务序列对提高资源服务选取和利用率至关重要,但多组织交互以及大规模业务数据使资源服务的时序分析更加困难.以典型的协同制造系统为背景,提出一种资源服务时序关系分析方法.以工作流实例为业务数据分析的最小单位,根据计算能力对业务数据分段,利用时序关系矩阵表示资源服务之间的时序关系,采用移动平均法对协同任务中的资源服务序列进行迭代分析,根据资源服务类别合并分析结果,采用带权有向图表示资源服务时序关系模型.最后通过仿真实验和案例分析,验证方法的有效性.

关键词：协同任务资源服务序列工作流

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基于遗传算法的资源服务链构建方法

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小型微型计算机系统 2016年第9期37卷 1947-1952页

作者：李佳李海波华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 厦门市企业互操作与商务智能工程技术研究中心福建厦门361021

协同制造环境中,由于制造资源之间的依赖关系非常复杂,各组织机构间的业务交互以及工作流建模难度更大.通过分析资源服务之间的依赖关系,以及工作流间的交互特点,针对服务于工作流的资源服务序列,提出一种制造资源服务序列的构建方法,... 详细信息

协同制造环境中,由于制造资源之间的依赖关系非常复杂,各组织机构间的业务交互以及工作流建模难度更大.通过分析资源服务之间的依赖关系,以及工作流间的交互特点,针对服务于工作流的资源服务序列,提出一种制造资源服务序列的构建方法,即资源服务链构建方法.该方法适合采用演化算法解决,因此,提出基于遗传算法的资源服务链构建方法 RSC-GA.该方法采用常用的实数编码,形式化资源依赖关系,再提出相应的依赖关系检测算法,并计算染色体的适应值,在个体的选择上选取父代和中间种群中等位较好的染色体,最后构建出正确的资源服务链,可为工作流提供高效的资源服务.最后结合实例对该方法进行实验验证,结果表明本文的遗传算法可以生成不存在资源依赖关系冲突的资源服务链.

关键词：协同制造遗传算法工作流模型资源服务链

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基于拉普拉斯特征映射的三维结构模态分析

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计算机集成制造系统 2022年第3期28卷 834-842页

作者：符伟华王成陈建伟赖雄鸣李海波华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 厦门市企业互操作与商务智能工程技术研究中心福建厦门361021 圣地亚哥州立大学数学与统计学院美国圣地亚哥加州92182 华侨大学机电及自动化学院福建厦门361021

为了仅从平稳振动响应信号中识别线性时不变三维结构的工作模态参数,提出一种基于拉普拉斯特征映射的三维结构模态分析方法。该方法首先将复杂三维结构的振动响应数据视作处于高维空间的数据集,利用拉普拉斯特征映射寻找该数据集的低维... 详细信息

为了仅从平稳振动响应信号中识别线性时不变三维结构的工作模态参数,提出一种基于拉普拉斯特征映射的三维结构模态分析方法。该方法首先将复杂三维结构的振动响应数据视作处于高维空间的数据集,利用拉普拉斯特征映射寻找该数据集的低维嵌入数据。低维嵌入数据对应模态响应矩阵,利用单自由度识别技术从模态响应矩阵中识别出模态固有频率。最后,利用最小二乘广义逆,将求解的模态响应矩阵代入振动响应数据分解公式求得模态振型矩阵。三维圆柱壳仿真实验结果表明:相较于等距离映射,拉普拉斯特征映射能有效地识别出系统的模态振型与固有频率,且识别速度更快,精度更高;相较于主成分分析,拉普拉斯特征映射识别精度更高。

关键词：工作模态参数拉普拉斯特征映射三维结构最小二乘广义逆低维嵌入

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面向协同任务系统的资源服务关键特征序列选取方法

面向协同任务系统的资源服务关键特征序列选取方法

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2016年第四届全国现代制造集成技术学术会议

作者：李海波雷秀洋华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门 361021 厦门市企业互操作与商务智能工程技术研究中心福建厦门 361021

协同任务系统的应用越来越广泛,发现资源服务之间的影响关系,对于提高资源的协同效率,提高业务过程的整体效率极为重要.为此,针对协同任务环境的业务过程,提出一种频繁资源服务序列的关键特征序列选取方法.首先,根据工作流模型和业务历... 详细信息

协同任务系统的应用越来越广泛,发现资源服务之间的影响关系,对于提高资源的协同效率,提高业务过程的整体效率极为重要.为此,针对协同任务环境的业务过程,提出一种频繁资源服务序列的关键特征序列选取方法.首先,根据工作流模型和业务历史数据,基于PrefixSpan算法挖掘资源服务的频繁序列,即资源服务序列模式;其次,针对频繁资源服务序列,基于时间序列提出影响度的计算方法,并从中选取出关键特征序列,进而计算出资源服务序列的综合影响度;最后,通过仿真实验分析与验证所提方法的可行性.

关键词：企业经济资源服务协同任务系统核心竞争力

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