买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：西安理工大学

摘要：一种基于可拓聚类的云制造需求与资源的映射方法，包括以下步骤：1建立云制造资源的可拓物元模型；2自拟云制造需求子集；3确定云制造需求子集的经典域和节域；4计算权重系数；5建立关联函数；6计算综合关联度；7判断待聚类云制造资源样本所属的云制造需求子集类别；8判断制造资源集合所属云制造需求类别完成映射；解决了可拓聚类算法对云制造需求与云制造资源的映射实现问题；本发明定量化的确定了云制造资源的关联度，人为干扰少、易于计算机系统实现、映射方法简便、映射效率高的特点。

主权项：1.一种基于可拓聚类的云制造需求与资源的映射方法，其特征在于，包括以下步骤：1建立云制造资源的可拓物元模型；所述建立云制造资源的可拓物元模型，具体做法为：设资源云池中的制造资源集合为Ri＝{q1,q2,…,qn},q1,q2,…,qn表示每个云制造资源，n表示云制造资源的数量；建立第i个制造资源qi的物元模型为Ri： 称为N维物元，其中C1,C2,…,Cn表示制造资源的n个不同的特征属性,x1,x2,…,xn表示对应特征属性的量值；2自拟云制造需求子集；所述自拟云制造需求子集，其选取的做法为：根据云制造需求的类别，选择与制造资源属性值对应的各属性范围，形成自拟云制造需求子集；自拟云制造需求子集时其属性类别应与实际云制造需求的属性类别相同，且云制造需求子集的属性范围应该包含对应云制造资源的属性值；3确定云制造需求子集的经典域和节域；所述确定云制造需求子集的经典域和节域，又包括以下步骤：根据所建立的云制造需求子集的各特征量值取值范围，确定经典域，首先，令第i个云制造需求子集Ni的经典域可拓物元模型为RNi: 其中,C1,C2,…,Cm是子集Ni的m个不同的特征属性，Vi1,Vi2,…,Vim分别为子集Ni关于特征C1,C2,…,Cm的取值范围，即为经典域，记作V＝aij,bij,i＝1,2,…,n,j＝1,2,…,m；根据建立的经典域可拓物元模型中各个需求子集的同一特征属性值的范围确定节域，令第i个云制造需求子集Ni的节域可拓物元模型为RPi： 其中，xpm表示云制造需求子集的第m个特征Cm的对应量值范围，即节域，记作xpj＝apj,bpj，p表示节域，j＝1,2,…,m，其中，节域选择时，不能直接选择经典域各属性的范围作为节域，而是应该保证得到的集合包含原来的经典域各属性范围，且不能有公共端点；4计算权重系数；5计算关联函数；所述的计算关联函数，具体做法为：根据可拓距的公式，建立待聚类云制造资源样本对云需求子集各类别的关联函数如下： 其中，Kixj为第j个物元Rj的每一个特征值与第i个经典域和节域之间的关联函数，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,m,其中n为经典域个数，m为物元的特征值个数，ρxj,Xij表示xj与区间Xij的距，ρxj,Xpj表示xj与区间Xpj的距，xj为物元Ri的第j个特征值，区间Xij为第i个经典域RNi对应的第j个取值范围，区间Xpj为节域Rpi对应的第j个取值范围，且xj和Xpj无公共端点，式中， 其中xj为待聚类云制造资源的各属性值，aij和bij为对应的经典域属性特征值范围的最小值和最大值，apj和bpj为对应的节域属性特征范围的最小值和最大值；6计算综合关联度；7判断待聚类云制造资源样本所属云制造需求子集类别；8判断制造资源集合所属云制造需求类别完成映射；所述的判断制造资源集合所属云制造需求类别完成映射，具体做法是：从第i个云制造资源集合KNi中随机选取制造资源qj，i＝1，j为随机数，选取qj的可用加工方法属性值x1，再选取实际制造需求集合N中的第i个制造需求Rti的加工方法属性值xt1；判断x1是否与xt1相等，如果相等则KNi与Rti互相映射，接着判断KNi+1是否存在，如果存在则先执行i＝i+1，回到起点继续循环，如果不存在则循环结束，所有的制造资源与实际制造需求映射完成；如果x1与xt1不相等，则先执行i＝i+1，再判断实际云制造需求集合中是否还有制造需求，如果有，则继续返回选取第i+1个制造需求，如果没有，则再判断KNi+1是否存在，如果不存在则循环结束，所有的制造资源与实际制造需求映射完成，如果存在则回到起点继续循环，至此，全部的制造资源映射完成。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安理工大学 一种基于可拓聚类的云制造需求与资源的映射方法