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。

针对复杂机械产品概念设计中数据量大造成的知识获取问题,为充分挖掘知识资源的潜在价值。在论述零件产品知识模型和关联规则原理的基础上,提出一种基于关联规则的知识粒度化推送方法。首先将零件知识依据知识粒度层次理论进行描述,并引入知识需求概念,构建关联知识主动推送框架;然后依据关联规则FP-tree算法完成关联知识相似度匹配,有效的加速了知识检索和推送的速度;最终以机械产品实际生产为例验证所提方法在知识推送应用中的可行性。

为解决机械产品智能制造过程中知识的主动推送问题,实现智能化制造中知识资源的优化配置,提出了一种基于改进粒子群算法的知识推送模型。首先以机械产品为对象,构建知识推送模型框架,阐述各个子模块的具体特征信息和功能;其次,对推送过程中的概念知识进行重新定义,并加入到新的知识网络模型中;最后提出了改进粒子群算法,对知识推送匹配过程实施优化。并以底座类零件产品为例进行验证,结果表明该方法有效的提高了检索能力,具有较好的推送效果。

为解决机械概念设计相关知识推送方式的被动性、及时性差、针对性弱等问题，提出一种基于改进人工免疫算法的知识推送方法。首先引入设计意图概念和特征知识概念并进行形式化的表达，以设计意图为标准推送至基于免疫原理的特征知识推送模型系统，并对该推送模型系统中各个子模块的用途、功能特征及设计原理进行详细阐述，针对其中最为重要的知识匹配问题采用改进人工免疫算法实现优化。实验结果表明，该模型减少了任务的完成时间且有较快的收敛速度。