基于综合模糊相似度的云制造需求——服务双向匹配

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面向装备制造行业的云制造服务需求与资源响应模型

关键词 :资源集聚机制 ;制造服务 ;直觉梯形模糊集 ;云制造服务应用验证
中图分类号 :TP391;TH12暋暋暋暋暋暋DOI:10.3969/j.issn.1004-132X.2014.07.012
EquipmentManufacturingIndustry飊orientedRespond Modelof Cloud ManufacturingServiceRequirementsandResources ShenLei暋GuoGang暋DongYuanfa暋LuoYu ChongqingUniversity,Chongqing,400044
Key words:resource agglomeration mechanism; manufacturing services;intuition trapezoidal fuzzyset;cloud manufacturingserviceapplicationverification
0暋引言
随着国家产业结构调整和产业升级的不断深入,制造服务化成为当今制造业转型升级发展的重要标志之一。制造业将更关注于自己的产品创新、市场营销和客户经营 ,而把产业链中的零部件制造、产品装配、产品交付和售后服务等业务作为服务外包出去 ,从而拉动生产型服务业的发展 ,使制造业和服务业更加紧密地融合成一个制造服务新业态。尤其在大型装备的设计、制造、安装、交付和维护过程中 ,作为工程总承包商的制造商 ,根据大型装备合同交货期要求,在执行合同的不同阶段 ,需要不断地发出设计、制造、安装、交付和维护的制造服务需求 ,通过多种渠道 (如已有供应商资源、互联网收索、招投标发布、电话查询、邮件联系等)搜索、获取、匹配、谈判、签定合同来寻求所需的制造服务资源。然而 ,由于大型装备从设计、制造、安装到交付使用与维护周期长 (2~3 年),

基于本体描述逻辑的云制造服务匹配方案

ห้องสมุดไป่ตู้
Ｈｅｆｅｉ２３０００９，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅａｌｉｚｅａｄｄｅｄｖａｌｕｅａｎｄａｄｄｅｄｅｆｆｅｃｔｏｆｍａｎｕｆａｃｔｕｉｎｒｇｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，ａｍｅｈｏｔｄｏｆｓｅｒｖｉｃｅｍａｔｃｈｉｎｇｏｆｃｌｏｕｄｍａｎｕｆａｃｔｕｒ－
ｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｏｎｔｏｌｏｇｙＳｄｅｓｃｉｒｐｉｔｏｎｌｏｇｉｃ（ＤＬ）ｗａｓｃａｎｌｅｕｐｗｉｔｈｎｄａｄｉｓｃｕｓｓｅｄａｆｔｅｒｎａａｌｙｚｉｎｇｈｅｔｔｙｐｉｃａｌｃｈａｒａｃｔｅｉｒｓｉｔｃｓｎｄａｆｒ— ａｅａｒｃ —
第２３卷
第３期
计算机技术与发展
Ｃ０ＭＰＵＴＥＲＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ
２０１３年３月
Ｖ０１．２３Ｎｏ．３Ｍａｒ．２０１３
基于本体描述逻辑的云制造服务匹配方案
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３ — ６２９Ｘ．２０１３．０３．０１３
ＡＭｅｔｈｏｄｏｆＳｅｒｖｉｃｅｓＭａｔｃｈｉｎｇｏｆＣｌｏｕｄＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ

一种基于本体相似度的Web服务匹配算法

Ｗｅｂ服务是架构在ＸＭＬ和Ｉｔｒｅ技术之上的分布式计算技术，为一种基于网络环境的自适应、ｎｅｎｔ作自描述、块化的应用程序，模因其具有良好的互操作性和可重用性，电子商务、用集成、程管理等在应流领域中得到了越来越广泛的应用 ¨ 。随着互联网应用技术的发展和应用需求的需要，互联网上出现了越来越多的Ｗｅｂ服务，这样如何从这些服务当中快速有效的发现自己需要的服务就成为一个急需解决
关键词：体；本概念；似度；义距离；务匹配相语服
０７０；６００
中图分类号：Ｐ９Ｔ３３
文献标识码：Ｂ
文章编号：０８９４（０１０－０００１０ — ６２１）３０５ — ４４
ＡｅｒｉｅＭａｃｎｇｒｔｍＷｂＳｅｖｃｔｈｉｇＡｌｏｉｈＢａｅｎＳｍｉａｉｙｏｓｄｏｉｌｒｔｆＯｎｔｌｇｏｏｙ
ｓｃｎｅｖｃｔｈｎｄｌｔｕｆｌｔｅｅｆｃｉｅｄｓｉｇｓｉｇａｄｍａｃｉｇｓｒｉｅｅｏｄｓｒｉｅｍａｃｉｇｍｏｅｏｆｌｌｈｆｅｔｖｉｔｎｕｉｈｎｎｔｈｎｅｖｃ．ｉＫｅｒｓ：ｎｏｏｙ；ｃｎｅｔｉｌｒｔｓｍａｔｉｔｎｅ；ｓｒｉｅｍａｃｍａｉｇｙｗｏｄｏｔｌｇｏｃｐ；ｓｍｉａｉｙ；ｅｎｉｄｓａｃｃｅｖｃｔｈｋｎ

云制造资源服务的组织与发现机制

Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ２０１３
（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）
文章编号：１０００－５６５ｘ（２０１３）０９ — ００８７ — ０８
云制造资源服务的组织与发现机制术
张倩齐德昱
（华南理工大学计算机系统研究所，广东广州５１０００６）
摘要：为有效地组织云制造资源服务和支持复杂的用户搜索，引入了云制造资源服务
的关键属性，按照不同关键属性对云制造资源服务分别进行注册，提出了基于分布式哈希
专项（２０１２Ａ０８０１０４０１７）
考虑到制造资源服务的组织方式；除文献［１］外，其他研究不支持制造资源服务属性值的范围查询．
考虑到云制造资源服务的分布性、自治性和动
态性等特点，基于Ｐ２Ｐ的资源服务组织与发现机制是一种较为理想的解决方案．作为一种实现Ｐ２Ｐ的
华南理工大学学报（自然科学版）
第４ｌ卷第９期
２０１３年９月
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
Ｖｏ１．４１Ｎｏ．９
关键词：云制造；资源服务；组织模型；发现算法；分布式哈希表

云制造的概念

（11）基于能力共享与交易的制造与传统网络化制造相比，云制造共享的不仅仅是制造资源，还有制造能力。在相应知识库、数据库、模型库等的支持下，实现基于知识的制造资源和能力虚拟化封装、描述、发布与调用，从而真正实现制造资源和能力的全面共享与交易，提高利用率。
（12）基于知识的制造在云制造全生命周期过程中，都离不开知识的应用，包括基于知识的（1）制造资源和能力虚拟化封装和接入；
（2）不确定性制造云制造中，云服务对制造需求的满足不存在唯一的最佳解，而是到目
前为止用现有技术和方法能得到的满意解或非劣解，这既是云制造的不确定性制造能力，包括云制造任务的描述、任务与云服务的映射匹配、云服务选取与绑定、云服务组合选取、制造结果评价等环节中的不确定性。
（7）支持按需使用和付费的制造云制造是一种需求驱动、按需付费的面向服务的制造新模式。
云制造模式下用户采用一种需求驱动、用户主导、按需付费的方式来利用制造云服务中心的云服务。用户根据自身的需要来调用或组合调用已有的云服务并支付相应的费用，而且户不需要过多关注制造资源服务提供者的自身信息，用户和制造资源提供者是一种即用即组合、即用即付、用完即解散的关系。
（4）透明和集成的制造云制造把所有制造资源、能力、知识等尽可能高度抽象和虚拟化为用户可见和容易调用的“电源接线板”，即制造云服务，而其它东西对用户透明。用户在使用云服务开展各类制造活动时，这些服务的调用是透明的，即所有制造实现操作细节可以向用户“隐藏”起来，使用户将云制造系统看成是一个完成无缝的集成系统。云制造的透明性可以体现在位置透明性、注册透明性和使用透明性等方面。
从“八五”到“十一五”，我国科技部及相关部门支持了以计算机集成制造、并行工程、敏捷制造、虚拟制造、网络化制造、制造网格、敏捷制造等为代表的相关制造业信息化课题，已取得了一系列成果，并在制造业各个领域发挥了重要作用，对推进我国制造业信息化进程做出了巨大贡献。然而，如何在制造过程中整合社会化存量资源，提高资源利用率，降低能源消耗，减少排放，从而实现服务型制造，已成为我国制造业迫切需要解决的瓶颈问题。解决这些问题，需要探索新的制造业发展模式。

面向服务、高效低耗、基于网络的敏捷制造新模式——中国工程院院士李伯虎谈云制造

产、管理、试验领域及其集成的信息化．
使企业产品研制全系统、生命周期活全
性能计算、智能科学技术等信息技术，将
各类制造资源和制造能力虚拟化和服务化构成制造资源和制造能力池，进行并
动中的人与组织、经营管理、技术及信息流、物流、资金流、知识流、服务流的集成优化．进而改善企业产品及其开发时间、质量、成本、服务、环境清洁和知识含量。目标是提高企业或集团其的敏捷性、柔性及健壮性，以达到增强企业的市场竞争能力．为企业实现跨越式发展作出重要贡献。当前．围绕着提高企业竞争能力．一场以制造业信息化为特征的制造业变革正在积极、持续地展开。我们认为．“ 捷敏化、务化、绿色化 ”及 “ 服知识与技术创
眼务高效低耗
网络的敏捷制造新模式
制造址・ｌ服务，・低春乖Ｉ利ｔ，ＩＪ效￡ＩＪ于知识的络化、敏捷化制造浙帙犬番妓术ＩＩ手段，是现仃计算相Ｉｆ制造，１息化・现『Ｉ＂ｋ。 ’ ｉｌ－的网络化制造、ＡＩ－台、制造Ｉ等慨念Ｓ，州格和技术的延仲和拓腱。它融现ｆｌ息化删＂． ’ ；
造技术及云计算、物联ｌ、ＩＩ服务、Ｉ舣ｌＮｆＪｉＩＪ能计算、智能科技术等价息技术．将制造资源和制造能胜拟化、服务化，构ＪＪ戈

一种基于云模型的融合相似度方法

一种基于云模型的融合相似度方法云模型是一种用于处理不确定性和模糊性的数学模型。

它通过引入云概念来描述模糊概念的数学表示，能够有效地处理信息不确定性，并在一定程度上解决了传统模糊数学方法中的一些问题。

在相似度计算的领域中，云模型可以被用来融合多个相似度指标，从而得到更准确的相似度结果。

融合相似度方法是基于云模型的相似度计算方法的一种扩展。

该方法的主要思想是将多个相似度指标抽象成云切片，并利用云生成算法将它们融合成一个整体的云模型。

下面将介绍一种基于云模型的融合相似度方法的具体步骤。

第一步是选择相似度指标。

根据具体的应用场景和需求，选择适合的相似度指标，例如欧氏距离、余弦相似度、杰卡德相似系数等。

这些指标可以衡量不同对象之间的相似程度。

第二步是根据相似度指标计算出每个指标的相似度结果。

对于每个指标，将相似度计算结果映射到云域上，得到相应的云切片。

云切片的形状和位置反映了相似度的分布情况。

第三步是利用云生成算法将多个云切片融合成一个整体的云模型。

云生成算法可以基于概率分布的理论和方法，通过合并、修剪和重组云切片，生成一个代表融合相似度的云模型。

云模型的形状和位置描述了不同相似度指标之间的相互影响和权重关系。

第四步是从云模型中提取相似度度量。

在云模型中，可以利用各种统计量来描述相似度的特征，如云的中心、云的峰值、云的宽度等。

根据具体的需求，选择适合的统计量来度量相似度。

通过提取云模型的特征，可以得到一个具体的相似度值，用于衡量两个对象之间的相似程度。

最后一步是根据相似度值进行相似度判断。

根据具体的应用需求，可以设置一个相似度阈值，用来判断两个对象是否相似。

如果相似度值超过阈值，则认为两个对象相似；如果相似度值低于阈值，则认为两个对象不相似。

基于云模型的融合相似度方法可以在计算相似度时更好地考虑不确定性和模糊性的因素，从而得到更准确的相似度结果。

它可以将多个相似度指标综合起来，降低了单一指标的主观性和片面性，提高了相似度计算的精度和可靠性。

基于云制造的协同设计与应用研究

基于云制造的协同设计与应用研究在当今数字化和信息化快速发展的时代，制造业正经历着前所未有的变革。

云制造作为一种新兴的制造模式，为企业提供了更高效、灵活和协同的解决方案。

其中，协同设计作为云制造的重要应用领域，正逐渐改变着产品设计的方式和流程。

云制造的出现源于制造业对资源优化配置和高效利用的需求。

它借助云计算、物联网、大数据等先进技术，将分布在不同地理位置的制造资源和能力进行整合与虚拟化，形成一个庞大的资源池。

企业可以根据自身需求，从这个资源池中获取所需的制造服务和资源，实现快速响应市场需求、降低生产成本和提高生产效率的目标。

协同设计则是指在产品开发过程中，多个设计团队或人员通过网络平台进行实时协作和信息共享，共同完成产品设计任务。

在传统的设计模式中，由于信息沟通不畅、设计流程复杂等原因，往往导致设计周期长、成本高、质量难以保证等问题。

而基于云制造的协同设计则有效地解决了这些问题。

首先，云制造为协同设计提供了强大的技术支持。

通过云计算技术，设计人员可以随时随地访问和共享设计数据，实现设计过程的实时协同。

同时，云平台还提供了丰富的设计工具和软件，使得设计人员能够更加高效地完成设计任务。

例如，利用云计算的强大计算能力，可以进行快速的仿真分析和优化设计，大大缩短了设计周期。

其次，基于云制造的协同设计能够实现资源的优化配置。

在云制造平台上，企业可以整合内外部的设计资源，包括设计师、工程师、供应商等，根据项目需求进行灵活组合和调配。

这样不仅可以充分发挥各方的优势，提高设计质量，还能够降低设计成本。

再者，协同设计有助于提高创新能力。

在云制造的环境下，不同领域的专家和设计人员可以相互交流和启发，碰撞出更多的创新火花。

同时，通过对大量设计数据的分析和挖掘，也能够为设计创新提供有力的支持。

然而，要实现基于云制造的协同设计并非一帆风顺，还面临着一些挑战。

一是数据安全和隐私保护问题。

在协同设计过程中，大量的设计数据需要在网络上传输和存储，如何确保这些数据的安全性和保密性是至关重要的。

基于云制造的协同设计研究

基于云制造的协同设计研究在当今数字化和信息化的时代，制造业正经历着深刻的变革。

云制造作为一种新兴的制造模式，为企业提供了更高效、更灵活和更创新的解决方案。

其中，协同设计作为产品开发过程中的关键环节，在云制造环境下呈现出了新的特点和优势。

一、云制造与协同设计的概念云制造是一种基于云计算、物联网、大数据等信息技术，将制造资源和能力进行虚拟化、服务化，并以按需使用的方式提供给用户的新型制造模式。

它打破了传统制造模式中资源和信息的孤立状态，实现了制造资源的优化配置和高效利用。

协同设计则是指在产品开发过程中，多个设计团队或人员通过协作和交流，共同完成产品设计任务的过程。

协同设计强调的是团队成员之间的信息共享、知识互补和协同创新，以提高产品设计的质量和效率。

二、云制造环境下协同设计的特点1、资源共享的广泛性在云制造平台上，设计资源不再局限于单个企业内部，而是来自于全球范围内的众多供应商和合作伙伴。

这使得设计团队能够获取更丰富、更优质的设计资源，包括设计软件、零部件模型、设计经验等。

2、协同的高效性云制造平台提供了实时的信息交流和协作工具，使得设计团队成员无论身处何地，都能够实时沟通和协作。

同时，平台上的任务分配和进度管理功能，能够有效地提高协同设计的效率。

3、数据的安全性云制造平台通常采用先进的加密技术和数据备份机制，确保设计数据的安全性和完整性。

这为协同设计提供了可靠的数据保障，使得企业能够放心地在云平台上开展设计工作。

4、灵活性和可扩展性云制造环境下的协同设计可以根据项目需求快速组建和调整设计团队，灵活配置设计资源。

同时，平台能够轻松应对设计任务的增加和变化，具有良好的可扩展性。

三、云制造环境下协同设计的关键技术1、云计算技术云计算为协同设计提供了强大的计算和存储能力，使得大规模的设计计算和数据处理成为可能。

同时，云计算的虚拟化技术能够实现设计资源的灵活分配和动态调整。

2、物联网技术物联网技术使得制造设备、零部件等物理资源能够与云平台进行实时连接和数据交互，为协同设计提供了更准确的生产制造信息。

云制造_面向服务的网络化制造新模式

第16卷第1期计算机集成制造系统Vol.16No.12010年1月Computer Integrated Manufacturing SystemsJ an.2010文章编号:1006-5911(2010)01-0001-07收稿日期:2009212201;修订日期:2009212215。

Received 01Dec.2009;accepted 15Dec.2009.基金项目:国家863计划资助项目(2007AA04Z153);国家973计划资助项目(2007CB310900)。

Found ation items :Project supported by t he Na 2tional High 2T ech.R &D Program ,China (No.2007AA04Z153),and the National Basic Research Program ,China (No.2007CB310900).作者简介:李伯虎(1938-),男,上海人,中国工程院院士,博导,主要从事网络化建模与仿真系统、虚拟样机工程、网格化、智能化、服务化制造系统等的研究。

E 2mail :bohuli @ 。

云制造———面向服务的网络化制造新模式李伯虎1,2,张　霖1,王时龙3,陶　飞1,曹军威4,姜晓丹5,宋　晓1,柴旭东2(1.北京航空航天大学复杂产品先进制造系统教育部工程研究中心,北京　100191;2.北京仿真中心,北京　100854;3.重庆大学机械工程学院,重庆　400044;4.清华大学信息技术研究院,北京　100084;5.北京慧点科技开发有限公司,北京　100083)摘　要:为求解更加复杂的制造问题和开展更大规模的协同制造,分析了目前应用服务提供商、制造网格等现有网络化制造模式在应用推广等方面遇到的问题,阐述了云计算服务模式、云安全、高性能计算、物联网等理念和新技术对解决网络化制造中运营、安全等问题的契机。

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ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｓｅｒｖｉｃｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｉｎｃｌｏｕｄｍａｎｕｆａｃｔｕｉｎｒｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅ
胡雨郭钢
（重庆大学机械工程学院重庆４０００４４）
（重庆大学汽车工程学院重庆４０００４４）
摘
要
为解决云制造环境下的服务选择问题，提高服务和需求的匹配精度及供需双方的满意度，提出基于综
ＨｕＹｕＧｕｏＧａｎｇ２
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００４４，Ｃｈｉｎａ）。（ＳｃｈｏｏｌｆｏＡｕｔｏｍｏｔｉｖｅＥｎｇｉｅｅｎｒｉｎｇ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００４４，Ｃｈｉｎａ）
ｄｅｓｃｉｒｐｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｅｒｖｉｃｅｓｉｄｅａｎｄｔｈｅｄｅｍａｎｄｓｉｄｅ，ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎａｌａｎｄｎｏｎ－ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ，ｔｈｅｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｕｐｐｌｙａｎｄｄｅｍａｎｄｓｉｄｅｓａｒｅｔｗｏ — ｓｉｄｅｄｍｕｌｔｉａｔｔｒｉｂｕｔｅｍａｔｃｈｅｄｂａｓｅｄｏｎ
ｔｈｅｍａｔｃｈｉｎｇｍｅｃｈａｎｉｓｍ．Ｃｏｎｓｉｄｅｉｎｒｇｔｈｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｍａｔｃｈｉｎｇ，ｔｈｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｏｆｍｕｈｉｐｌｅａｔｔｒｉｂｕｔｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｓｓｏｌｖｅｄｂｙｕｓｉｎｇｆｕｚｚｙｃｏｎｃｅｐｔｓｅｍａｎｔｉｃｓｉｍｉｌａｒｉｔｙａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｉｎｔｕｉｔｉｏｎｉｓｔｉｃｆｕｚｚｙｓｅｔａｌｇｏｉｔｒｈｍａｎｄｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙｃｏｅｉｃｆｉｅｎｔｍｅｔｈｏｄ
服务。
关键词
中图分类号
云制造综合模糊相似度满意度
ＴＰ３９３文献标识码Ａ
双向匹配
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００ — ３８６ｘ．２０１７．１１．００５
合模糊相似度的云制造服务双向匹配模型。针对服务方和需求方各自的描述信息，结合功能和非功能要求，将供
需双方的描述信息进行基于匹配机制的双向多属性匹配。考虑匹配的稳定性，综合运用模糊概念语义相似度算法、直觉模糊集算法及相合系数法分别进行多属性信息的相似度求解。再利用综合加权法进行综合模糊相似度计算，得到最佳匹配结果。实例分析和对比研究验证了该匹配模型可行有效，能准确地为用户选择双方都满意ａｃｙｏｆｓｅｒｖｉｃｅａｎｄｄｅｍａｎｄａｎｄｔｈｅｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎｏｆｂｏｔｈｓｕｐｐｌｙａｎｄｄｅｍａｎｄ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｔｗｏ — ｓｉｄｅｄｍａｔｃｈｉｎｇｍｏｄｅｌｏｆｃｌｏｕｄｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｓｅｒｖｉｃｅｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｆｕｚｚｙｓｉｍｉｌａｉｔｒｙ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅ
ＴＷｏ－ＳＩＤＥＤＭＡＴＣＨＩＮＧＭｏＤＥＬｏＦＲＥＱＵＩＲＥＭＥＮＴＳ－ＳＥＲＶＩＣＥＢＡＳＥＤ
ｏＮＣｏＭＰＲＥＨＥＮＳＩＶＥＦＵＺＺＹＳＩＭＩＬＡＲＩＴＹＩＮＣＬｏＵＤＭＡＮＵＦＡＣＴＵＲＩＮＧ
第３４卷第１１期
２０１７年１１月
计算机应用与软件
ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ
Ｖｏ１．３４Ｎｏ．１１ＮＯＶ．２０１７
基于综合模糊相似度的云制造需求一服务双向匹配