【摘 要】
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为解决制造企业多价值链协同数据空间数据体量较大、数据价值密度低、数据对象粒度大、数字资源边界模糊带来的数字资源聚合识别问题，本文基于语义理论对制造企业多价值链协同数据空间的数字资源聚合识别方法进行研究。首先，构建了制造企业多价值链协同数据空间的数字资源聚合模型；其次，提出了制造企业多价值链协同数据空间领域相关度计算方法；进而，基于概念度分布、D-S证据理论，引入信任函数、似然函数，提出了制造企业多
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2020YFB1707804）；
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为解决制造企业多价值链协同数据空间数据体量较大、数据价值密度低、数据对象粒度大、数字资源边界模糊带来的数字资源聚合识别问题，本文基于语义理论对制造企业多价值链协同数据空间的数字资源聚合识别方法进行研究。首先，构建了制造企业多价值链协同数据空间的数字资源聚合模型；其次，提出了制造企业多价值链协同数据空间领域相关度计算方法；进而，基于概念度分布、D-S证据理论，引入信任函数、似然函数，提出了制造企业多价值链协同数据空间语义网络节点发现方法，形成了系统的数字资源聚合识别方法。以某电力装备制造企业数据为样本进行仿真，结果表明，所构建的制造企业多价值链协同数据空间语义网络连接紧密、语义清晰、体系明确，所提出的方法聚合效果好、纯度较高，能够为智能工厂数字资源聚合、知识资源发现、知识服务、智能决策提供有效支撑。
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