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流程工厂模型检索中的相似度计算研究的任务书
任务书
一、选题背景与意义
在当前的信息技术高速发展的情况下，以流程工厂模型为代表的工业模型得到了广泛应用。流程工厂模型是一种基于工业制造中原有生产过程和工厂布局的建模方法。流程工厂模型的开发有助于提高企业的生产能力和制造效率，减少成本和浪费，提高产品和服务的质量和竞争力，在工业生产领域具有重要的应用价值。
但是，在工厂建模中，模型检索是一个重要的任务。模型检索可以帮助使用者快速找到所需的工厂模型，从而提高建模效率和准确性。然而，模型检索中常出现模型语义不清晰、多样性和差异性等问题，导致检索提取不到足够的文本特征，难以获取准确的检索结果。因此，如何有效地进行流程工厂模型的相似度计算和模型检索，成为了当前研究的热点问题。
二、研究内容
1.研究对象
本次研究的对象是流程工厂模型的相似度计算方法和模型检索。
2.研究内容
基于现有的工厂模型检索模型和相关算法，本次研究计划进行以下内容的探讨：
（1）模型检索模型的构建。
本次研究拟采用基于特征提取的模型检索方法，将模型视为一个可计算的数据集合，以模型的文本特征为基础建立检索模型。
（2）模型相似度计算算法的开发。
基于特征提取的模型检索方法需要开发相应的相似度计算算法。通过对模型特征的提取和计算，得出模型之间的相似性度量，从而实现更准确的模型检索。
（3）实验验证与效果评估。
本次研究计划采用实验验证的方法，通过模拟数据集和实际数据集进行测试和评估，验证所提出的相似度计算算法的准确性和效果。
三、研究方法
本次研究将采用以下方法：
（1）文献综述和调研。通过查阅已有文献和业界报告，分析当前工厂模型检索的研究现状和发展动态，探讨现有方法的优缺点以及改进方向。
（2）数据准备和预处理。通过收集、整合实际的工厂模型数据集，进行预处理和清洗，为后续算法和模型构建提供准确、规范、可靠的数据样本。
（3）算法设计和实现。基于现有算法或独立开发，设计和实现相似度计算和模型检索算法，提高模型检索效率和精度。
（4）实验验证与效果评估。通过模拟数据集和实际数据集，测试和验证所开发的相似度计算和模型检索算法的准确性和效果。
四、预期成果
本次研究将得到以下预期成果：
（1）建立流程工厂模型检索模型。
（2）提出和开发适用于流程工厂模型的相似度计算算法。
（3）通过实验验证和效果评估，验证模型检索模型和相似度计算算法在检索效率和精度上的优越性。
（4）系列化输出相关研究成果，包括发表论文和申请专利等。
五、研究计划的时间节点
本次研究计划从2021年10月开始，预计历时约12个月，具体时间节点安排如下：
（1）前期准备（2021.10-2021.12），主要任务包括理论调研、数据收集和预处理等。
（2）算法设计和实现（2022.01-2022.09），主要任务包括相似度计算算法和模型检索算法的设计、开发和测试等。
（3）效果评估和结果输出（2022.10-2022.12），主要任务包括实验验证、效果评估和科研论文撰写。
六、参考文献
[1]黄捷,雷绍鸣.流程工厂模型的建模方法研究[J].武汉科技大学学报(自然科学版),2015,38(5):24-28.
[2]ZMWANG,WWANG,andBWU.AReviewofIndustrialProcessModellingandOptimizationMethods[J].ProceedingsoftheInstitutionofMechanicalEngineers,PartB:JournalofEngineeringManufacture,2018,233(12):3055–3068.
[3]郝明,刘凤艳,李燕.基于语义相似性的过程模型检索研究[J].计算机工程与应用,2018,54(14):221-226.