彩色Petri网模型:语义Web服务组合的转化与验证

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在当前服务导向的商业环境中,Web服务组合的重要性日益凸显。为了满足单个服务无法满足的业务需求,我们需要将来自不同提供商的服务进行集成。然而,这些服务往往存在语义不一致的问题,这可能导致服务组合的失败。为了解决这一挑战,本文提出了一个基于OWL-S模型转换而来的彩色Petri网(Coloured Petri Nets, CPN)的组合模型。这个模型旨在明确表达服务组合中子过程之间的逻辑关系,并利用CPN的正式方法来验证服务组合的正确性。 首先,文章阐述了服务组合的背景和挑战,特别是在处理语义一致性问题时。OWL-S是一种广泛用于描述Web服务的框架,它提供了丰富的语义信息。作者通过将OWL-S模型转化为彩色Petri网,构建了一个更便于理解和分析的服务组合模型。彩色Petri网是一种强大的图形工具,它能够通过状态转移系统来表示并发和数据流,使得复杂的服务交互变得可视化和可操作。 文中详述了如何将OWL-S规范中的描述逻辑和规则映射到CPN结构中,包括活动、标记和转换规则等元素。这些元素代表了服务组合中的流程、数据和条件,使得验证过程更为精确。然后,文章介绍了针对服务组合的三种关键属性——可达性、有界性和语义一致性——的验证算法。可达性检查确保服务可以在预期的时间内完成,有界性则防止无限循环,而语义一致性则确保服务间的交互符合预定义的语义规则。 为了进一步展示模型的实用性和有效性,文中提供了一个协作设计过程的实际例子。通过模拟和执行该模型,研究者展示了如何应用这些验证算法来检测和解决服务组合中的潜在问题,从而确保最终服务组合的正确性和有效性。 本文的贡献在于提出了一种将OWL-S与彩色Petri网相结合的方法,为语义Web服务的组合提供了一套有效的模型转换和验证框架。这种技术对于提高服务组合的质量、降低错误风险以及促进服务市场的信任度具有重要意义。通过本文的研究,我们可以更好地理解如何在实际业务场景中应用这些理论和技术,以实现高效、可靠的Web服务组合。

* This example shows how to use shape-based matching * in order to find a model region and use it for * further tasks. * Here, the additional task consists of reading text * within a certain region, wherefore the image has * to be aliged using the matching transformation. * * Initialization. dev_update_window ('off') dev_close_window () * Initialize visualization. read_image (ReferenceImage, 'board/board_01') get_image_size (ReferenceImage, Width, Height) initialize_visualization (Width / 2, Height / 2, WindowHandle, WindowHandleText) disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true') disp_description_text (WindowHandleText) * * Define ROIs: * ROI for the shape model. dev_set_window (WindowHandle) dev_display (ReferenceImage) gen_rectangle1 (ROIModel, 60, 535, 185, 900) dev_display (ROIModel) * ROI for the text. gen_rectangle1 (ROIText, 445, 585, 590, 765) dev_display (ROIText) disp_model_message (WindowHandle) stop () * * Prepare the shape-based matching model. reduce_domain (ReferenceImage, ROIModel, ModelImage) * Create shape model and set parameters (offline step). create_generic_shape_model (ModelHandle) * Train the shape model. train_generic_shape_model (ModelImage, ModelHandle) * * Prepare the text model. create_text_model_reader ('auto', 'Industrial_0-9A-Z_Rej.omc', TextModel) * * We look for the reference transformation which we will need * for the alignment. We can extract it by finding the instance * on the reference image. * Set find parameters. set_generic_shape_model_param (ModelHandle, 'num_matches', 1) set_generic_shape_model_param (ModelHandle, 'min_score', 0.5) find_generic_shape_model (ReferenceImage, ModelHandle, MatchResultID, Matches) get_generic_shape_model_result (MatchResultID, 'all', 'hom_mat_2d', HomMat2DModel) * * Find the object in other images (online step). for i := 1 to 9 by 1 read_image (SearchImage, 'board/board_' + i$'02') find_generic_shape_model (SearchImage, ModelHandle, MatchResultID, Matches) get_generic_shape_model_result (MatchResultID, 'all', 'hom_mat_2d', HomMat2DMatch) * Compute the transformation matrix. hom_mat2d_invert (HomMat2DMatch, HomMat2DMatchInvert) hom_mat2d_compose (HomMat2DModel, HomMat2DMatchInvert, TransformationMatrix) affine_trans_image (SearchImage, ImageAffineTrans, TransformationMatrix, 'constant', 'false') * * Visualization. dev_set_window (WindowHandle) dev_display (SearchImage) get_generic_shape_model_result_object (InstanceObject, MatchResultID, 'all', 'contours') dev_display (InstanceObject) * * Reading text and numbers on the aligned image. reduce_domain (ImageAffineTrans, ROIText, ImageOCR) find_text (ImageOCR, TextModel, TextResultID) get_text_object (Characters, TextResultID, 'all_lines') get_text_result (TextResultID, 'class', RecognizedText) * * Visualization. dev_set_window (WindowHandleText) dev_display (ImageAffineTrans) dev_set_colored (12) dev_display (Characters) disp_finding_text (Characters, WindowHandle, WindowHandleText, RecognizedText) wait_seconds (0.5) endfor disp_end_of_program_message (WindowHandle, 'black', 'true') stop () dev_close_window ()

2023-06-02 上传