基于推理-情境感知激活模型的设计知识推荐

作     者：叶晨 战洪飞 林颖俊 余军合 王瑞 钟武昌 YE Chen;ZHAN Hong-fei;LIN Ying-jun;YU Jun-he;WANG Rui;ZHONG Wu-chang

作者机构：宁波大学机械工程与力学学院浙江宁波315211 中银(宁波)电池有限公司浙江宁波315040 

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2019YFB1707101,2019YFB1707103) 国家自然科学基金资助项目(71671097) 浙江省公益技术应用研究计划资助项目(LGG20E050010,LGG18E050002) 宁波市自然科学基金资助项目(2018A610131) 健康智慧厨房浙江省工程研究中心资助项目 

出 版 物：《浙江大学学报（工学版）》 (Journal of Zhejiang University：Engineering Science)

年 卷 期：2023年第57卷第1期

页      码：32-46页

摘      要：针对个性化产品设计任务下的知识资源检索和利用效率低、知识推荐结果有效性和准确性侧重失衡的问题,提出个性化设计知识推荐服务架构.该架构以产品设计文献数据、手册数据为核心,结合产品设计场景特征,确定设计知识类别.采用新的深度学习模型ALBERT-BiLSTM-IDCNN-CRF,对数据中蕴含的设计对象、设计任务、设计性能、设计方法、设计工具、设计原理、设计参数、计算公式、设计图这9类知识元进行有效抽取.结合由企业内部员工和文献作者组成的设计人员知识元,建立五维设计知识关联模型,以该模型为基础,运用本体和推理规则建立完善的产品设计知识库.提出基于推理-情境感知激活模型的设计知识推荐服务模式.以液压机设计为例进行验证.结果表明,所提的深度学习模型在设计知识抽取中获得了优于其他基准模型的效果.所提的知识推荐服务模式在维持较高的知识推荐结果准确性的同时,提升了输出推荐结果的有效性,可以快速、准确地为特定对象属性、任务属性和性能要求属性下的个性化设计任务求解推荐所需的知识资源.

主 题 词：产品设计 个性化设计任务求解 深度学习 推理-情境感知激活模型 知识推荐 

学科分类：0710[理学-生物科学类] 081203[081203] 08[工学] 0703[理学-化学类] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3785/j.issn.1008-973X.2023.01.004

馆 藏 号：203118032...