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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于云平台的制造资源智能匹配方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116307473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211724156.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于云平台的制造资源智能匹配方法及系统是由朱海华;丁龙;唐敦兵;张毅;张泽群;刘长春;陈凯设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云平台的制造资源智能匹配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于云平台的制造资源智能匹配方法及系统，涉及智能制造技术领域，能够保障制造资源的匹配速度和精度。本发明设计新的匹配算法，其中至少包括了3个维度的匹配，其中通过语义相似性算法，计算第一类关键特征与第二类关键特征的语义相似度，并将得到的语义相似度作匹配；通过计算前一代和后代类型的匹配；在对划分出的梯度的排序完成后，针对每个梯度，通过资源综合函数进行匹配，从而改善了制造资源的匹配精度。并且在匹配的过程中，通过关系型数据库和和非关系型库相结合的存储和查询框架，提高了资源的查询效率。因此，本实施例可以保障制造资源的匹配速度和精度。

本发明授权一种基于云平台的制造资源智能匹配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于云平台的制造资源智能匹配方法，其特征在于，包括： S1、云平台接收用户终端发送的服务请求R，通过递归分解算法对服务请求的信息进行分解并得到n个子任务，其中，R=R1,R2,…,Rj,…,Rn，n表示子任务的数量，1≤j≤n，Rj表示满足第j个子任务的制造需求的制造能力； S2、根据用户指定的QoS指标和权重，构建fQoS表达式； S3、从所述fQoS表达式中提取关键特征，并确定表示关键特征的词组； S4、针对每个子任务，根据子任务的制造需求的关键特征，在非关系数据库中查询具有相同关键特征的制造资源，并建立所述子任务的制造需求的关键特征与查询得到的制造资源的关键特征之间的映射； S5、根据所建立的映射关系计算匹配值，并将匹配值大于阈值的制造资源加入对应子任务的候选制造资源集； S6、向所述用户终端发送所述候选制造资源集； 被录入所述云平台的制造资源的信息存储在所述非关系数据库中的视图中； 关系数据库中存储的信息至少包括：资源基础信息、供应商信息、输入输出信息和资源功能信息； 所述非关系数据库中存储的信息至少包括Qos信息和身份信息； 在S4中，建立所述子任务的制造需求的关键特征与查询得到的制造资源的关键特征之间的映射，包括： S41、在所述非关系数据库中查询满足Rj的所需的关键特性所在的视图； S42、对于S41中查询得到的视图，当存在两个关键特征在所述非关系数据库中具有相同的父节点时，则判定这两个关键特征属于同一视图，并最终得到NvRj个视图，其中，NvRj表示满足Rj的所需的关键特性所在的视图总数； S43、建立映射的方式包括：建立满足Rj匹配条件的制造资源候选集Ui并进行初始化，其中，Ui=ui1∪ui2∪ui3…∪uim，uim表示满足第m个视图搜索条件的资源集； 在S5中，根据所建立的映射关系计算匹配值，包括： 通过语义相似性算法，计算第一类关键特征与第二类关键特征的语义相似度，并将得到的语义相似度作为匹配值，其中，所述第一类关键特征包括：从Rj中所分解出的关键特征，所述第二类关键特征包括：从所述制造资源的制造能力中分解出的关键特征； 从Rj中所分解出的关键特征表示为：Rj=rj1,rj2,…rji,…,rjm中的元素，m表示满足子任务的制造需求的关键特征的数量，1≤i≤m； 从所述制造资源的制造能力中分解出的关键特征表示为：Pj=pj1,pj2,…pji,…,pjm中的元素，Pj对应第j个子任务的制造资源的制造能力， 所得到的语义相似度的匹配值表示为Sj=sj1,sj2,…sji,…,sjm，其中，sjm表示rjm与pjm的匹配值。

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