基于深度学习的机械智能制造知识问答系统设计

为了构建智能制造知识问答系统,促进智能制造知识传递,加快智能制造产业布局,利用深度学习算法对传统问答系统构建流程过于复杂、所需手工与先验知识要求过高、问题与答案无法有效映射等问题进行改进。采用长短记忆神经网络算法来避免一般深度学习算法在进行梯度优化时的梯度消失与梯度爆炸问题,算法中的门机制能够消除链式法则对梯度过度优化的影响,直接对句子的语义做出解析,并利用相似度计算判别回答的正确与否。通过在评测集上的验证实验表明,该语义解析方法能够显著提升问答系统的准确率。     

粒子群优化三维模型相似性评价

为了更好的度量三维CAD模型以实现面向设计领域的典型模型结构信息的智能重用,提出了基于粒子群算法优化的三维CAD模型典型结构挖掘和相似性评价方法。算法首先由组成模型各面的边的数目构造相似性评价矩阵,然后以此为描述体,通过粒子群算法搜索两模型的面最优匹配序列,最后根据搜索到的面最优序列提取并计算面相似度,进而对模型整体的相似度进行计算。通用ESB模型库实验结果表明,与已有算法相比,所提算法可以更准确地描述三维模型的典型结构相似性,有助于典型结构的准确挖掘和设计重用。     

基于重构向量空间模型的知识匹配算法研究

针对产品设计知识管理系统中基于向量空间模型的知识匹配算法准确率和召回率不高的问题,通过研究产品设计知识的特点、传统向量空间模型存在的缺陷,重构向量空间,建立语义及语义结构向量空间模型,在此基础上提出了一种基于重构向量空间模型的知识匹配算法。针对该算法,分别研究了特征项权重计算、特征项相似度算法,引入了文本语义结构相似度,通过文本相似度计算对设计人员匹配适当的知识,开发了知识管理原型系统,并以某环保企业的产品设计知识为例,验证了该方法具有较好的准确率、召回率以及F1-score。     

语义级业务过程模型相似性度量技术

为了解决业务过程模型的语义异构问题,提出一种语义级业务过程相似性度量技术。基于语义相似度计算理论构造过程模型相似矩阵,通过迭代算法模拟相似度传播效应修正相似矩阵;运用匈牙利算法降低最佳匹配的时间复杂度,证明了匈牙利算法在相似性度量过程中的有效性;借鉴Jaccard系数定义业务过程综合相似度,并通过实验结果验证了该方法的有效性。     

云制造服务平台供需智能匹配的研究与实现

为提高中小企业云制造服务平台搜索引擎的实用性,在保证其搜索智能度和搜索精度的同时,基于云制造服务模式和思想,开发了一个面向中小企业云制造服务平台的供需智能匹配引擎。采用关键字语义智能搜索,使用制造服务资源本体库,根据需求本体构建形式化的需求匹配模式,进行了制造服务资源的智能匹配算法。在汽车/摩托车配件行业进行了验证性应用,通过"骨架法"构建汽车/摩托车配件本体库,完成了该服务资源本体语义推理,实现了云搜索的有效、快捷智能匹配。     

基于OWL-S的制造网格服务发现研究

结合语义Web技术,设计了制造网格服务本体开发步骤,对制造网格服务进行语义描述,提出了基于OWL-S的制造网格服务发现模型.将本体匹配技术引入制造网格的服务匹配中,并改进了本体匹配中概念相似度算法,为解决服务匹配问题提供一个有益的尝试.实验表明,该语义模糊匹配技术能有效地弥补基于     

基于语义的机加工服务智能匹配

利用语义本体表示知识的方法,构建了机加工工艺领域本体模型,提出了机加工资源与任务本体的描述方法,反映了各类属性与数值的直接关系与语义关系,在此基础上结合语义相似度计算提出了基于语义的机加工服务匹配算法,开发了云机加工平台系统。根据某订单实例进行验证,证明了匹配算法的有效性。     

CAPP中基于本体和CBR技术的数据挖掘建模研究

研究了基于本体的数据挖掘事例库的构建、两级事例检索策略(以基于本体的语义理解为第一级事例检索,以数值相似度计算为第二级事例检索)、语义相似度计算方法、数值相似度计算方法等技术,将本体技术和CBR技术集成起来构建了基于本体的CBR系统,并通过大量实验验证了其有效性。     

基于领域复合语义的产品结构非精确匹配模型与算法

产品结构间的相似性问题是具有内部递归嵌套特性的复杂对象之间的非精确匹配问题。产品结构间的相似性不但与其组成部件的具体嵌套结构有关,而且还与每个节点相关联的属性集以及产品结构所依赖的企业特有的一套稳定的产品概念系统有关,产品概念系统提供了产品间相似的一类重要背景语义知识。构造了产品结构的属性集、产品概念系统、部件嵌套结构三元特征模型,并提出基于此三元特征的复合语义相似度计算模型。该计算模型是语义距离、属性集异同和下层结构的语义相似度复合3大组成部分的综合。分析证明了该模型可以充分、合理、全面地表达产品结构间的相似性。提出了相似度计算模型的非递归算法,分析了其执行性能,并讨论了该算法使用中的一些配套条件。     

基于多维情境本体匹配的产品开发过程业务产物智能推荐技术

针对产品开发业务过程任务执行时的知识管理问题,提出了一种情境感知的工作流任务知识智能推荐方法。在对工作流任务的执行情境进行研究的基础上,建立了一种基于本体论的分层工作流情境本体模型WfCOM,并对其进行了形式化描述;针对WfCOM情境本体实例节点在元素层面和结构层面的共有特性,分别研究了基于Jaro-Winkler的语言学字符串相似度算法,基于TF-IDF的本体描述文本向量空间相似度算法,以及基于图结构自相似的情境本体结构相似度计算方法。在上述本体节点匹配算法的基础上,研究了一种线性组合的多维度情境相似计算方法,为了找到最优权重向量,研究了一种基于业务产物访问历史评价的权重向量搜索方法,并通过实验对提出的多维情境相似算法进行了验证。     

基于装配关系的CAD模型的相似性度量

针对复杂产品的零部件相似性度量问题,提出了一种基于装配关系的相似性度量方法。该方法首先探讨了一种产品零部件的编码方法,最终采用了分类码+识别码的七位十进制的编码方法,然后以零部件为节点,以装配关系为边,构造了零部件的加权网络模型。通过运用复杂网络原理进行分析,建立了基于装配关系相似度矩阵,基于该相似度矩阵,找出装配关系相似度最大的节点,搜索与该节点相似度最大的邻居节点进行匹配,并对其邻居节点进行装配关系的计算和匹配,从而完成模型的相似性度量。该算法具有较低的计算复杂度,并以减速器为例,验证了该算法的有效性。     

云制造环境下设计需求与服务资源的语义匹配方法

云制造环境下,为保证用户能够快速准确地检索到满足设计需求的服务资源,提出了一个基于本体的设计需求和服务资源的多层次语义匹配模型。首先,分析了云制造的需求和服务的分类,并根据分类对服务资源进行基于本体的形式化描述。在此基础上,研究了该匹配模型的三个阶段:基本信息匹配、功能属性匹配和服务质量匹配,并给出了每个阶段的相似度算法,定量描述设计需求和服务资源的匹配程度,实现平台针对设计需求的智能匹配。最后,通过实例验证了该方法的有效性和可行性。     

云制造服务资源多层次匹配算法研究

针对云制造服务资源匹配的问题,在综合考虑云制造服务资源需求的基础上,提出了包括基本信息匹配、功能匹配、约束匹配和综合匹配四个层次的云制造服务资源多层次匹配算法,对匹配模型和匹配算法进行了研究,并详细阐述了每个层次的匹配内容,并给出了每个层次的相似度函数,再用相似度计算定量地描述云制造资源需求和云制造服务资源间的匹配程度,使服务资源匹配更趋于准确和智能。最后,用实例验证了该匹配算法的有效性和可行性。     

e-HUB系统中的服务匹配模型及算法设计

在e—HUB系统中,服务匹配模块对工程服务提供商的自身能力与客户需求进行匹配,匹配的结果是e—HUB系统所推荐的两者协作关系的基础。为了实现服务的准确定位,结合e—HUB系统是公共服务平台的特点,提出了基于web的e—HUB服务匹配模型,重点设计了Web服务描述语言及相应的匹配算法,将服务匹配类型分为5种类型,引进相似函数来度量松弛匹配的服务相似程度,分析了服务匹配语义相似度计算。最后,将该服务匹配模型及算法应用于e—HUB系统。     

基于语义关系图的Web服务自动组合方法

针对基于图搜索实现Web服务自动组合存在搜索空间太大以及难以表达各种组合结构的问题,提出一种基于语义匹配关系确定组合结构的方法。该方法首先对Web服务进行形式化的语义描述,然后基于语义匹配关系,将服务库中只与用户请求的输入输出关联的服务构成语义关系图。在此基础上,基于语义匹配关系定义各种组合结构模型,以综合语义匹配度为寻优目标改进广度优先搜索算法,定义不同结构的语义匹配度计算方法,生成一条综合语义匹配度最优的Web服务组合路径。通过实例验证了该算法的可行性。     

基于OWL-S的云制造服务语义匹配方法

针对云制造服务在匹配过程中的多样性、异构性、动态性和多约束性等特点,建立一种基于Web服务本体描述语言的云制造服务输入、输出、前提、效果匹配模型,研究了该模型匹配的参数匹配、属性匹配和综合匹配三个阶段。针对参数匹配过程中本体概念参数和约束条件参数的匹配度量化问题,给出结合语义相似度和基于蕴涵关系推理的量化方法及匹配算法。通过应用实例验证了该方法的有效性和可行性。     

故障诊断实例检索方法研究

构建了故障诊断领域本体,提出了基于本体的故障诊断实例表示方法,概念语义标准化和规范化的领域本体有利于后续的实例检索.进而在此基础上提出了一种故障诊断实例检索方法.该方法采用两个阶段来计算新旧故障诊断实例的相似度,利用概念术语相似度进行初选,大大缩减复选空间,进一步计算概念匹配对的属性值相似度进行复选.给出的两阶段算法,为故障诊断相似性检索提供了可靠的依据.通过数控轧辊磨床故障诊断实例输证了该方法的有效性.     

面向产品配置的相似度计算模型及实现方法

针对基于实例推理的产品配置设计中客户需求匹配搜索的问题，引入了实体集、实体、属性、主属性集、相似元等概念，建立了基于实体属性的相似度计算模型；研究了产品配置过程中客户需求与产品结构单元特征之间的映射关系，提出了相似度的计算流程；分析了属性的类型、值域和权重，提出了属性相似度的计算方法和实体相似度的计算公式。给出了一个泵体配置的相似度计算实例。     

标签匹配方法对业务流程模型相似性影响的分析

两个业务流程模型间活动标签的匹配对计算流程模型相似性十分关键。为了分析不同标签匹配方法对业务流程模型相似性的影响,采用两种基于句法和两种基于句义的标签匹配方法,分别将其整合到贪婪算法中,形成4个业务流程模型相似性算法并运用3种不同的组织真实业务流程模型对这些算法的搜索准确率进行了测试。结果表明,目前阶段基于句法的方法适用范围更广,基于句义方法的优化空间很大。最后,有针对性地提出了进一步提高业务流程模型匹配准度的建议。     

基于MFCC和CNN的音频相似度判别研究

音频信号特征提取和特征匹配是音频相似度判别的关键,提出基于梅尔频率倒谱因数(MFCC)和卷积神经网络(CNN)对音频相似度进行判别的方法。在判别时,利用MFCC对两段音频信号进行特征提取,然后计算这两段音频信号的特征距离矩阵。将特征距离矩阵输入CNN,进行特征匹配,计算得到音频相似度。试验结果表明,基于MFCC和CNN可以准确地对两段音频的相似度进行判别。