高檔觀光電梯轎廂方案設(shè)計知識挖掘技術(shù)及應(yīng)用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、高檔觀光電梯轎廂方案設(shè)計是高檔觀光電梯設(shè)計開發(fā)的核心,設(shè)計過程中工程人員知識獲取效率低下成為制約提高高檔觀光電梯方案設(shè)計質(zhì)量和縮短設(shè)計周期的關(guān)鍵因素。針對高檔觀光電梯知識難以統(tǒng)一表達(dá)且知識庫冗余的問題、高檔觀光電梯知識推送脫離設(shè)計人員知識需求的問題以及高檔觀光電梯傳統(tǒng)知識推送方法匹配準(zhǔn)確率低的問題,本文研究了高檔觀光電梯轎廂方案設(shè)計知識挖掘技術(shù)及應(yīng)用,開發(fā)了知識需求驅(qū)動的高檔觀光電梯設(shè)計知識推送系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了高檔觀光電梯設(shè)計知識的高效推送

2、,以“冰壺”高檔觀光電梯轎廂方案設(shè)計中的設(shè)計知識為例進(jìn)行了應(yīng)用驗(yàn)證。
  全文主要研究內(nèi)容如下:
  第一章概述了全文研究背景和意義,對設(shè)計知識建模、知識需求挖掘以及知識匹配技術(shù)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述,提出了當(dāng)前高檔觀光電梯設(shè)計知識推送中存在的若干問題,并針對問題確定了研究內(nèi)容,同時給出全文研究框架。
  第二章提出基于知識基因的高檔觀光電梯設(shè)計知識異構(gòu)建模方法??偨Y(jié)高檔觀光電梯設(shè)計知識的特征并對高檔觀光電梯設(shè)計知識進(jìn)行

3、基因劃分,結(jié)合具體實(shí)例說明了高檔觀光電梯設(shè)計知識異構(gòu)建模方法,采用基于T-S(Takagi-Sugeno)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高檔觀光電梯設(shè)計知識過濾方法,對高檔觀光電梯設(shè)計知識進(jìn)行過濾,降低了知識冗余程度,并對過濾方法的效果進(jìn)行比較分析。
  第三章提出基于支持回歸機(jī)的高檔觀光電梯知識需求挖掘預(yù)測方法。分析了高檔觀光電梯轎廂方案設(shè)計,針對轎廂方案的知識需求,綜合考慮設(shè)計人員的行為信息和設(shè)計情景,構(gòu)建高檔觀光電梯轎廂方案設(shè)計知識需求模型

4、,在此基礎(chǔ)上提出了高檔觀光電梯轎廂設(shè)計中的知識需求挖掘預(yù)測方法,設(shè)計知識需求初始化和更新算法、信息?;P停瑥闹R需求模型中提取出結(jié)構(gòu)化的設(shè)計知識需求,實(shí)現(xiàn)知識推送由高檔觀光電梯轎廂方案設(shè)計知識需求驅(qū)動。
  第四章提出基于非負(fù)矩陣分解的高檔觀光電梯設(shè)計知識降維匹配方法。通過自然語言分詞法和改進(jìn)TF-IWF-IWF(Tern frequency-Inverse weight frequency-Inverse weightfreq

5、uency)權(quán)值的計算方法生成特征詞-設(shè)計知識基因矩陣,采用非負(fù)矩陣分解技術(shù)對特征詞-設(shè)計知識基因矩陣進(jìn)行降維,得到投入低維語義空間的特征矩陣,同時將通過挖掘預(yù)測得到的知識需求投入低維語義空間,計算低維空間中的設(shè)計知識需求和設(shè)計知識的匹配度并進(jìn)行優(yōu)選,并通過實(shí)驗(yàn)對算法匹配效果進(jìn)行分析。
  第五章開發(fā)了高檔觀光電梯設(shè)計知識推送系統(tǒng),詳細(xì)介紹了高檔觀光電梯設(shè)計知識推送系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu)和主要功能模塊組成,并通過高檔觀光電梯轎廂方案設(shè)計過

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