2、跨企业业务流程的ICT架构解析与评估

跨企业业务流程的ICT架构解析与评估

在当今数字化的时代,跨企业业务流程(CBPs)的高效运作对于企业的成功至关重要。为了实现这一目标,合适的信息通信技术(ICT)架构的选择和应用显得尤为关键。本文将深入探讨相关的技术概念、架构范式以及评估方法,帮助你更好地理解和应用这些知识。

关键技术概念
  • 模型驱动工程(MDE) :MDE旨在弥合现代软件应用中特定领域概念与实现它们的标准编程技术之间的语义差距。它通过模型和模型转换来体现对企业挑战的关键解决方案和见解,可视为组织的资产。例如,OMG的模型驱动架构(MDA)和微软的软件工厂计划就是MDE的杰出代表。
  • 面向服务的多智能体架构
    • 服务 :从信息通信技术(ICT)的角度来看,服务是一种明确定义、独立的功能,不依赖于其他服务的上下文或状态。面向服务的架构(SOA)正是基于这一服务概念构建的。
    • 智能体 :软件智能体是能够在动态、不可预测和开放环境中灵活自主行动的计算机系统。这种特性使智能体技术在支持以流程为中心的业务建模和运营方面具有巨大潜力。然而,将智能体技术成功迁移到业务应用中,需要端到端的解决方案,以确保与标准集成,并保护企业在硬件、软件平台、工具和人员方面的投资。
跨企业业务流程的特点与考虑因素

在跨企业业务流程(CBPs)中,众多人员和组织参与其中,对软件系统提出了不同的关注点和要求。业务考量决定了系统架构中必须考虑的非功

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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