[發明專利]一種基于雙向循環神經網絡的產品設計方法

有效

• 申請號: 201810133333.X
• 申請日: 2018-02-09
• 公開（公告）號: CN108280746B
• 公開（公告）日: 2022-05-24
• 發明（設計）人: 馬佳;高偉;鄧森洋
• 申請（專利權）人: 艾凱克斯（嘉興）信息科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06N3/06;G06N3/04
• 代理公司: 浙江杭州金通專利事務所有限公司 33100
• 代理人: 王麗丹

本發明公開了一種基于雙向循環神經網絡的產品設計方法，包括以下步驟：獲取作為樣本的產品零部件信息；創建零部件及位置信息字典；向量化零部件及位置信息；確定雙向循環神經網絡的輸入層及輸出層神經元個數；確定樣本中的初始及結束標示；確定循環神經網絡循環的次數；對相關的樣本進行訓練；對相關內容進行預測。本發明利用該方法，用戶提供的零件在待設計產品結構中的任何位置，都可以利用已經訓練好的雙向循環神經網絡設計出符合用戶需求的產品。

技術領域

本發明涉及人工智能、機器學習、智能設計領域，具體是一種基于雙向循環神經網絡的產品設計方法。

背景技術

當前，在大規模定制的情況下，用戶的需求各異，如何更好地依據用戶的不同需求快速響應，合理設計出符合用戶需求的產品，是制造業面臨的非常重要的問題。

目前，通過基于循環神經網絡的設計方法（參考“一種基于循環神經網絡的產品設計方法”），可以有效地解決以零部件作為用戶需求的情況（非訂單類型中Key-Value的需求方式）。然而傳統的循環神經網絡，僅僅具有前序性的特點，即處理的問題僅能通過前序的內容進行預測及設計（在利用A，B，C、預測D或者E時非常有效），在進行后序預測時就不能很好的處理（在通過A，[ ]，D，E，預測A和D之間的內容就不能很好的起到效果），因此這種方式具有一定的局限性。由于用戶提供的零部件可能會出現在待設計產品結構中的任何位置，因此僅僅依據循環神經網絡對該零件進行設計的思路無法很好的處理。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于雙向循環神經網絡的產品設計方法，以解決上述背景技術中提出的問題。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

一種基于雙向循環神經網絡的產品設計方法，包括以下步驟：

S1，獲取作為樣本的產品的零部件信息；

S2，創建零部件及位置信息字典；

S3，向量化零部件及位置信息；

S4，確定雙向循環神經網絡的輸入層及輸出層神經元個數；

S5，確定樣本中的初始及結束標示；

S6，確定循環神經網絡循環的次數；

S7，對相關的樣本進行訓練；

S8，對相關內容進行預測。

作為本發明進一步的方案：在步驟S1中，獲取作為樣本的產品結構信息和位置信息。

作為本發明進一步的方案：在步驟S2中，依據零部件的編碼，區分不同的零部件，并對每一個不同的零部件進行聚類處理，將其放入零部件字典中，零部件字典中零部件的個數為N_part；將涉及到的每一個零部件位置信息作為一個整體，并將其放入位置信息字典中，位置信息字典中的位置信息個數為N_position。

作為本發明進一步的方案：在步驟S3中，根據零部件及位置信息字典，為每一個零部件和每一個位置信息創建其數值映射，并將零部件與位置信息映射的內容定義為一個N+2維向量；其中，N維向量的維度由零部件字典及位置信息字典的大小決定，2表示初始和結束標示，即該向量的維度N_product=N_part+N_position+2。

作為本發明進一步的方案：在步驟S4中，利用向量化零部件及位置信息的向量維度N_product確定循環神經網絡中的輸入層及輸出層的神經元個數。

作為本發明進一步的方案：在步驟S5中，對于同一個產品結構給出兩組相反的標示。