面向农业领域的敏捷知识管理系统研究论文

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1、面向农业领域的敏捷知识管理系统研究论文一、引言随着经济的发展,知识资源已经成为保持供应链竞争优势的重要支柱。尤其近年来,学术界对供应链知识管理的研究逐渐深入。其中,国外学者主要偏重具体实践方面的研究,并与丰田、戴尔等知名企业展开合作,取得了丰富的实践成果。而国内学者则主要关注理论方法方面的创新,在知识管理架构、策略等方面取得了一定的理论成果。然而,随着市场竞争日趋激烈.freelentSystem)。该系统基于Web服务技术,支持异构计算环境下的分布式浏览器/服务器模式,对系统中的所有用户提供分布透明性、跨平台透明性以及异构数据透明性。其总体结构如图2所示。该系统能够实现敏捷供应链中知识资源

2、的分布式动态集成,包括提供知识资源的动态发现、集成和绑定等服务,从而解决了敏捷环境下知识资源集成的关键问题。(一)相关概念面向服务的架构自提出以来一直没有标准的形式化定义,许多学者对此方面进行了研究。侯丽珊等提出了基于环境本体的服务描述框架并用基于?仔演算的进程表达式表示服务的行为语义。饶元等在对时序逻辑语言XYZ/E进行扩展的基础上对面向服务的体系结构以及系统的核心概念进行了形式化定义。然而,上述研究都只针对传统服务展开,没有考虑到知识服务的推理性、创新性和语境相关性等特点。因此,本文根据知识的特性,对敏捷知识管理系统中相关概念进行如下定义:定义1敏捷知识管理系统:由多个服务角色通过基于标

3、准协议的基本连接件按照特定的业务模式组合而成的一个分布式敏捷知识管理系统,能够根据角色的请求及环境的变化迅速做出反应,提供相应的知识服务。定义2知识服务(Kno}是服务属性值的集合;f:ATTR-f(RAN)是资源属性到其值域上的一个映射。(二)体系结构敏捷知识管理系统主要分为三层,包括交互层、应用层和数据层。其中交互层是系统面向用户的接口,对外提供系统的公共服务,主要负责接收服务请求,并进行服务请求的解析,将相关信息提交给系统其它模块进行下一步处理。而应用层是系统的核心,主要包括以下几个模块:服务注册模块在传统VDDI的基础上实现并进行语义扩充,除了保持UDDI基于关键字的服务查询和发现功

4、能外,还扩展了基于语义的服务发现功能,实现系统服务的注册、查询和语义映射工作。经过接口封装的各应用系统服务,除了在UDDI进行正常注册之外,还使用领域本体对其进行语义描述,以支持两种不同类型的服务发现机制。服务匹配模块根据服务请求内容,对服务注册中心的服务进行关键字及语义匹配,并返回最优服务。在服务运行的同时,由监控模块根据服务匹配和运行的情况对服务进行评估,评估结果追加到服务注册信息中,作为今后服务匹配和选择的参考因素。服务组合模块只有当一个服务请求需要一个复杂业务过程才能够完成时发挥作用。首先该服务请求会分解为基本服务请求,每个基本服务请求都要经过服务的匹配过程,最后所有匹配的服务按照业

5、务定义中的逻辑顺序进行服务组合,形成可执行流程,最后解释执行。数据层主要对成员的基本信息和服务信息进行存贮和分析,以建立联盟知识库。(三)组建过程以农产品供应链为例,敏捷知识管理系统组建过程描述如下:(1)首先以行业协会的形式建立农产品供应联盟,并对联盟中的企业进行分类,包括生产、物流、销售企业等,其中每个企业均需要进行资格认证并进行评级,通过认证后各成员连入联盟内部Intre并在UDDI注册;(2)当有合适的市场机遇出现时,联盟统一发布市场信息并进行分析,确定所需供应商类型。有合作意向的成员向联盟提出申请,联盟根据市场情况并结合成员的各项评级及所提供服务的质量评级进行供应商选择并组建供应链

6、;(3)供应链组建完毕后,入选的注册完毕后,敏捷知识管理系统初步形成。当有成员需要知识服务时首先到联盟知识门户提交进行知识服务请求,若此服务存在则进行共享权限确认,然后由协会作为第三方与服务提供者绑定并进行交互。(5)当市场机遇消失后,敏捷供应链解散,各企业知识服务注销,重新回到步骤(2)。组建过程如图3所示。(四)应用实例这里,以农产品加工企业为例,对敏捷知识服务进行简要说明。在对农产品进行清洗加工的过程中,加工企业通常需要了解农产品的农药使用量及所包含的化学成分,而作为需进一步对农药生产企业进行知识查询。在敏捷知识管理系统的支持下,农产品加工企业只需要向联盟提交知识查询即可,由系统进行知

7、识服务的组合调用并迅速发现结果,实现知识的敏捷重用,使原有查询过程得到简化。四、关键技术(一)服务检索与组合技术知识服务作为一种语义密集型的高层应用,用户通常需要具备全面知识才能正确使用,传统UDDI基于关键词和简单分类的服务发现机制已经不能很好满足需要。因此,本文在敏捷知识管理系统中提出一种基于领域本体和语义相似度的知识服务发现方法。首先将用户查询需求进行语义扩展,细分为功能需求、质量需求等,然后判断功能需

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