一种基于相似度的产品可拓分类知识挖掘方法技术

一种基于相似度的产品可拓分类知识挖掘方法，其从企业的产品设计数据库出发，获取关于结构变换等的定性与定量相结合的静、动态设计知识。本发明专利技术包括下列步骤：首先提出实例推理中区间与区间相似度的基本性质，然后根据改进后的可拓距给出相似度的计算模型，之后给出可拓分类知识的定义，所得正质变、负质变、正量变、负量变知识为产品可拓分类知识挖掘结果。本发明专利技术提供一种有效获取产品的模糊信息、适用于不确定环境下的产品配置、实用性良好的基于相似度的产品可拓分类知识挖掘方法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术提出一种基于性能意 图的产品配置设计的知识获取新方法，为了总结产品改型设计中成功或失败的设计知识，而采用一种定性与定量相结合的基于相似度的产品可拓设计分类器。
技术介绍
随着企业和数据库技术的迅猛发展以及数据库管理系统的广泛应用，企业中的产品数据会越来越多，经常呈指数级或更快地增长。然而，存储在各种数据媒介中的海量的产品相关数据，在缺乏强有力的工具的情况下，已经远远的超出了人的理解和概括的能力。因此，在产品设计的过程中，如何通过有效的方法从这些数据中提取出对产品设计有用的知识与信息一直是企业关注的问题。产品的性能具有模糊性和动态性，导致复杂产品的性能配置设计相当复杂，需要集成多学科、多领域内的性能知识与实际经验。只有对性能知识进行分类抽取和综合分析后，才能获得合理的设计方案解。配置知识通常很难直接、准确地获取或估算，且理论估算与实际结果之间往往差别很大，尤其是在对复杂产品进行性能配置设计的过程中，而数据挖掘技术则为配置知识的获取提供了一条新的途径，其通过挖掘隐藏于企业产品库背后的设计知识，获取与产品性能相关的配置知识，能有效提高配置效率及准确性。传统的基于实例推理的产品配置设计往往是在对各个性能属性进行相似度计算并赋予相应权重后，匹配出最相似产品并调整相应的方案解。然而，由于客户对产品内部结构、实现原理及使用环境等的不充分认识，最初的性能需求仍存在不确定性和模糊性。而且，传统的数据挖掘技术往往是在静态层面上挖掘配置知识，无法实现动态知识的挖掘。针对这些问题，本专利技术提出基于相似度的产品可拓设计分类器，对知识获取方法做了一种新的尝试。专利技术内容为了克服现有的产品分类知识挖掘方法的不能获取产品的模糊信息、不能适用于不确定环境下的产品配置、实用性较差的不足，本专利技术提供一种有效获取产品的模糊信息、适用于不确定环境下的产品配置、实用性良好的基于相似度的产品可拓分类知识挖掘方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是—种基于相似度的产品可拓分类知识挖掘方法，该方法包含一下步骤I)、在CAD、CAE制图分析软件平台上进行开发,构建产品实例库。在Solidworks三维制图软件上借用API接口和ACCeSs2003、VC++6.0进行(油锯)开发，并在开发平台上建立产品实例库；2)、客户需求物元描述，产品需求物元是以该产品Om为对象，Cm为需求产品性能特征，Vm为关于Cm的量值构成的有序三元组。如果该产品Om有多个特征C1, C2, L，Cn及相应的量值V1, v2, L, vn,则可用多维需求物元来表示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1. 一种基于相似度的产品可拓分类知识挖掘方法，其特征在于所述产品可拓分类知识挖掘方法包括以下步骤 1)、在制图分析软件平台上构建产品的实例库； 2)、产品需求物元是以该产品Om...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵燕伟，洪欢欢，王欢，郭明，王万良，陈建，姜高超，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：