Intent-Driven Cognitive xDFC Bridge in Endogenous Intelligent IIoT: A Systematic Review and S$^{2}$Croft Architecture With Bayesian-CRO-Fuzzy Synergy
Notice bibliographique
Résumé
To effectively address the growing demands of business and the substantial data dynamics inherent in complex networks, endogenous intelligence-driven autonomous adaptation and optimization present a critical solution to improve pervasive network management capabilities. The exponential surge in ultra-large-scale service demands exposes critical gaps in existing frameworks to achieve efficient function chain-service matching, as prior studies overlook the complexity inherent to theIndustrialInternetofThings (IIoT) ecosystems. This paper systematically reviews network services based on business requirements, introduces an innovative concept calledx-dimensionalfunctionchain (xDFC, dimensions such as functionality, performance, and resources, etc), and focuses on obtaining efficient bridge matching between diverse time-sensitive businesses and proper xDFCs in IIoT upon considering quality of service and resource costs. To facilitate this, we propose asynergisticstrategy collectively known as$\text{S}^{2}$Croft that combineschemicalreactionoptimization (CRO) andfuzzy-settheory (FT). In particular, we employ CRO to achieve the optimal matching, incorporating a Bayesian model to capture the correlations between various attributes and enhance the interpretability of our design. More importantly, FT is applied to determine the upper and lower bounds of the solution space, while accelerating the convergence of large-scale problems. Comprehensive simulations demonstrate that compared to state-of-the-art methods,$\text{S}^{2}$Croft achieves 74.72% time reduction over large-scale scenarios, while ensuring the same level of matching stability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».