[發明專利]基于鍵值記憶網絡的復雜機電系統設計知識主動推薦方法

在審

• 申請號: 202211600151.1
• 申請日: 2022-12-13
• 公開（公告）號: CN115859822A
• 公開（公告）日: 2023-03-28
• 發明（設計）人: 趙玉亮;鄭浩;楊尚;陳偉海
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學杭州創新研究院
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 林超

本發明公開了一種基于鍵值記憶網絡的復雜機電系統設計知識主動推薦方法。首先對復雜機電系統設計過程中的軟件平臺日志文件進行場景特征語義信息提取，基于場景特征語義信息建立場景本體，由場景本體和原始知識庫組成系統場景知識庫；接著利用場景最大頻繁序列刻畫設計人員之間的場景序列特征相似度；再對所有設計人員的知識項交互序列進行偏好學習，獲得所有設計人員對應的知識項序列偏好向量；進而輸入到鍵值記憶網絡，輸出獲得初始設計知識主動推薦序列；最后進行知識項選擇后，獲得各個設計人員最終的設計知識主動推薦序列。本發明獲得設計知識主動推薦序列更加切合設計人員的需求，進而提高復雜機電系統設計的效率。

技術領域

本發明屬于數字化設計技術領域的一種復雜機電系統設計知識主動推薦方法，具體涉及了一種基于鍵值記憶網絡的復雜機電系統設計知識主動推薦方法。

背景技術

在復雜機電系統設計過程中，有大量的知識經驗供設計人員參考，同時擁有各個專業先進的軟件來輔助設計，但是整體效率還是較低。究其原因，主要是機電系統設計軟件工具眾多和設計知識組織結構碎片化導致的平臺場景異構和知識迷航問題，從而造成了復雜機電系統設計協作與知識服務的困難。機電系統設計知識來源多樣，管理方式各不相同，且在各種信息平臺分庫分散存儲，這導致設計知識形成多個知識孤島，難以用一個統一的語義進行表達。

復雜機電系統設計團隊一般使用各種專用工具，如三維設計、零部件設計、模擬計算、應力計算、數字化仿真等。各個專業的設計軟件和工具雖然十分有針對性，但卻存在著格式不統一、信息不一致、數據關聯性差、迭代溝通費時、變更溯源困難等諸多隱性成本和風險。當機電系統設計設計人員需協調工作時，缺乏具有專業經驗知識支撐的設計知識主動推薦，專業間的協作效率也相應較低，這導致所提出的設計解決方案可靠性與可行性存疑。且由于缺少對機電系統設計場景和人員偏好的充分利用，使得設計人員很難進行并行設計，只能增加設計迭代次數，嚴重影響了復雜機電系統設計效率。

發明內容

為了解決背景技術中存在的問題和需求，本發明所提供一種基于鍵值記憶網絡的復雜機電系統設計知識主動推薦方法，分析了復雜機電系統設計領域軟件平臺的特點，生成了規范一致的場景本體表示；通過學習設計人員知識序列偏好表示，作為機電系統設計設計人員的基礎畫像，融合鍵值記憶網絡來學習設計人員的知識特征偏好表示，實現對機電系統設計設計人員偏好的深度刻畫；利用場景最大頻繁序列刻畫設計人員的相似度，主動推薦復雜機電系統設計知識項，從而減少設計人員獲取相關知識的難度與復雜性，提高復雜機電系統設計的工作效率。

本發明采用的技術方案是：

一、一種基于鍵值記憶網絡的復雜機電系統設計知識主動推薦方法

步驟1：對復雜機電系統設計過程中的軟件平臺日志文件進行場景特征語義信息提取，獲得復雜機電系統場景特征語義信息，基于場景特征語義信息建立復雜機電系統設計場景本體，由復雜機電系統設計場景本體和復雜機電系統的原始知識庫組成系統場景知識庫；

步驟2：根據軟件平臺日志文件，利用場景最大頻繁序列刻畫復雜機電系統設計人員之間的場景序列特征相似度；

步驟3：對所有復雜機電系統設計人員的知識項交互序列進行偏好學習，獲得所有設計人員對應的知識項序列偏好向量；

步驟4：將所有設計人員的知識項序列偏好向量和系統場景知識庫輸入到鍵值記憶網絡，輸出獲得所有設計人員對應的初始設計知識主動推薦序列；

步驟5：根據復雜機電系統設計人員之間的場景序列特征相似度，對所有設計人員的初始設計知識主動推薦序列進行知識項選擇，獲得各個設計人員最終的設計知識主動推薦序列。

所述步驟3具體為：

利用Item2vec算法學習所有復雜機電系統設計人員的知識項交互序列，生成所有設計人員對應的知識項嵌入表示向量后再分別輸入到對應的雙向長短期記憶網絡，獲得所有設計人員對應的知識項序列偏好向量。