计算机集成制造系统 ›› 2022, Vol. 28 ›› Issue (12): 3747-3757.DOI: 10.13196/j.cims.2022.12.004
郑杰1,曹华军1,李洪丞2,陈二恒1,朱林全3,邢镔3+
ZHENG Jie1,CAO Huajun1,LI Hongcheng2,CHENG Erheng1,ZHU Linquan3,XING Bin3+
摘要: 为提高制造资源利用效率,智能制造环境下要求将离散分布的制造资源快速有效地连接并动态匹配制造服务。在云平台上通过词向量建模对制造资源和用户需求进行特征描述以及向量提取,并利用联合嵌入卷积神经网络(JE-CNN)将制造资源和用户需求词向量映射到具备向量匹配基础的公共空间。以两组词向量匹配距离构建目标函数,采用自适应时刻估计法(Adam)优化该目标函数,再根据二分类(AUC)模型判断匹配度是否满足要求,从而实现制造资源的高质量、高效率匹配。最后,通过实例验证了该方法的可行性。
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