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语义驱动的作战资源服务聚类方法
被引量:
4
1
作者
何宜超
孙鹏
+2 位作者
焦志强
张杰勇
王衡
《空军工程大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2020年第4期101-107,共7页
针对SOA架构下指挥信息系统中作战资源服务池规模大、服务组织效率不高的特点,进行了服务组织聚类的研究。首先对作战资源进行属性分析,基于OWL-S描述规范对其进行服务化建模,形成作战资源原子级服务本体模型,实现云服务化;然后构建了...
针对SOA架构下指挥信息系统中作战资源服务池规模大、服务组织效率不高的特点,进行了服务组织聚类的研究。首先对作战资源进行属性分析,基于OWL-S描述规范对其进行服务化建模,形成作战资源原子级服务本体模型,实现云服务化;然后构建了作战资源服务聚类模型,并在遗传算法中将模拟退火方法和K-means方法相结合,提出了一种作战资源服务聚类方法;最后通过仿真与GS和GK算法进行了对比。实验结果表明,所提算法能够在可接受的时间内找到适应度值更高的聚类方案,且方案结果适应度值的标准差较低。该方法相比于GS与GK算法具有更好的寻优性与稳定性。
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关键词
作战资源服务化
服务聚类
OWL-S
K-MEANS
遗传算法
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职称材料
题名
语义驱动的作战资源服务聚类方法
被引量:
4
1
作者
何宜超
孙鹏
焦志强
张杰勇
王衡
机构
空
军工程大学信息与导航学院
空装合肥第一军代室
出处
《空军工程大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2020年第4期101-107,共7页
基金
国家自然科学基金(61573017,61703425)。
文摘
针对SOA架构下指挥信息系统中作战资源服务池规模大、服务组织效率不高的特点,进行了服务组织聚类的研究。首先对作战资源进行属性分析,基于OWL-S描述规范对其进行服务化建模,形成作战资源原子级服务本体模型,实现云服务化;然后构建了作战资源服务聚类模型,并在遗传算法中将模拟退火方法和K-means方法相结合,提出了一种作战资源服务聚类方法;最后通过仿真与GS和GK算法进行了对比。实验结果表明,所提算法能够在可接受的时间内找到适应度值更高的聚类方案,且方案结果适应度值的标准差较低。该方法相比于GS与GK算法具有更好的寻优性与稳定性。
关键词
作战资源服务化
服务聚类
OWL-S
K-MEANS
遗传算法
Keywords
servitization of combat resources
service clustering
OWL-S
K-means
genetic algorithm
分类号
TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
语义驱动的作战资源服务聚类方法
何宜超
孙鹏
焦志强
张杰勇
王衡
《空军工程大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2020
4
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参考文献
引证文献
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