033] 下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步描述。
[0034] 一定制生產(chǎn)企業(yè)生產(chǎn)的某一系列產(chǎn)品已有5種定制實(shí)例，如圖2所示，即ΡρΡ2、Ρ3、 戸4和P5。首先通過專家對(duì)這5種產(chǎn)品的外形、性能（整體相似性），以區(qū)間（0,1)為度量范 圍（越大表示越相似），進(jìn)行相似度評(píng)分，結(jié)果為<和<，如下表2和表3所示：
[0036] 然后，判斷專家評(píng)分的合理性。
[0037] 為此基于表2和表3構(gòu)建正互反矩陣=[%]5x5與Λ/77 =[γ]5χ5，其中
[0038] 接著，根據(jù)隨機(jī)一致性指標(biāo)RI判定一致性程度是否在容許范圍內(nèi)。
[0039] 根據(jù)文獻(xiàn)《數(shù)學(xué)模型》（姜啟源等著，第三版）的RI的數(shù)值如下表4所示，可知5 階矩陣的RI= 1. 12,根據(jù)上述評(píng)分結(jié)果，計(jì)算得到外形一致性程度CIS= 0. 0130,性能一 致性程度(^= 0.0096，滿足條件(：1/1?1=[(人-5)八5-1)]/1.12<0.1，于是認(rèn)為上述專 家評(píng)分是合理的，可以在此基礎(chǔ)上作下一步分析。
[0040] 表4隨機(jī)一致性指標(biāo)RI的數(shù)值
[0041]
[0042] 專家基于實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，兩兩比較不同的結(jié)構(gòu)編輯操作對(duì)零件所隸屬的部件影響的強(qiáng) 弱（取值范圍是[1，10]，越大表示影響越強(qiáng)），構(gòu)建出結(jié)構(gòu)編輯操作的正互反矩陣，如表5 所示。
[0043] 表5結(jié)構(gòu)編輯操作影響強(qiáng)弱的正互反矩陣
[0044]
[0045] 表5中的元素表示所在列對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)編輯操作與所在行對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)編輯操作的 影響強(qiáng)弱之比為。
[0046] 通過計(jì)算上述矩陣最大特征值所對(duì)應(yīng)的單位特征向量，便得出這些結(jié)構(gòu)編輯操作 的權(quán)重W= (wub，wuin，wUD，wDi，wDd) = (0,6026,0.1685,0.0539,0.0464,0.1285)。
[0047] 以產(chǎn)品P2、P3為例，它們的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)樹如圖2所示。如果將產(chǎn)品P2變換為P3，則在 此過程中的結(jié)構(gòu)編輯操作分析如表6所示。
[0048] 分析所需的結(jié)構(gòu)編輯操作（表6第3列所示），計(jì)算出這5種編輯操作的局部差異 性，為后續(xù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供輸入數(shù)據(jù)。
[0049] 表6產(chǎn)品P/變換為P3的結(jié)構(gòu)編輯操作分析
[0050]
[0051] 運(yùn)用相同的方法，分析計(jì)算產(chǎn)品實(shí)例庫(kù)已有產(chǎn)品之間轉(zhuǎn)換的所有結(jié)構(gòu)編輯操作， 得到結(jié)構(gòu)編輯操作局部差異性，結(jié)果如表7~表11所示。
[0053] 表11可選零件插入操作結(jié)構(gòu)編輯操作分析
[0054]
[0055] 兩個(gè)產(chǎn)品之間結(jié)構(gòu)編輯操作的局部差異性共包含5個(gè)方面，可用5維向量表示，作 為單隱層LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。整體相似性則關(guān)于2個(gè)方面（外形、性能），因此用2維 向量表示，并作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是期望輸出。構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，隱含層包含5個(gè)節(jié)點(diǎn)。實(shí)例庫(kù) 中現(xiàn)有5種產(chǎn)品，所有共有C52=10組訓(xùn)練數(shù)據(jù)，利用MATLAB軟件計(jì)算出權(quán)值矩陣和閾值如 表12所示。
[0056] 表12LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值矩陣和閾值
[0057]
[0058] 客戶定制的目標(biāo)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)Ρ。如圖3所示，利用表12中的LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值矩 陣以及隱含層和輸出層的閾值向量，將其與已有的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)進(jìn)行上述零件編輯操作分析， 結(jié)果如表13所示。
[0059] 表13目標(biāo)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)相似度分析 [0060]
[0061] 分析輸出的外形、性能相似度，可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品S5在這兩方面均與目標(biāo)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)非 常相似，于是可選擇S5作為重用產(chǎn)品，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行再設(shè)計(jì)，即可實(shí)現(xiàn)快速定制。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.基于結(jié)構(gòu)編輯操作的定制產(chǎn)品相似性計(jì)算方法，其特征在于：該方法包括如下步 驟： 1) 結(jié)構(gòu)編輯操作分析； 1. 1)結(jié)合產(chǎn)品零件的不同類型定義結(jié)構(gòu)編輯操作，即基礎(chǔ)零件更新操作、必選零件更 新操作、可選零件更新操作、可選零件插入操作和可選零件刪除操作； 1. 2)設(shè)置結(jié)構(gòu)編輯操作權(quán)重，對(duì)步驟1. 1)定義的結(jié)構(gòu)編輯操作對(duì)于產(chǎn)品影響強(qiáng)度進(jìn) 行專家評(píng)分，依據(jù)結(jié)構(gòu)編輯操作對(duì)產(chǎn)品影響強(qiáng)度設(shè)置結(jié)構(gòu)編輯操作權(quán)重； 2) 編輯操作局部差異性與整體相似性關(guān)聯(lián)關(guān)系構(gòu)建； 2. 1)定義編輯操作局部差異性，將產(chǎn)品結(jié)構(gòu)兩兩比較，獲取需要進(jìn)行的產(chǎn)品零件之間 的編輯操作集合，W專家評(píng)分給出零件在編輯操作前后變化程度，結(jié)合步驟1. 2)獲得的結(jié) 構(gòu)編輯操作權(quán)重，得到部件差異，將部件差異結(jié)合零件隸屬部件在產(chǎn)品中的整體重要性，得 到結(jié)構(gòu)編輯操作局部差異性； 2. 2)定義產(chǎn)品整體相似性，選擇產(chǎn)品整體特征，采用專家評(píng)分對(duì)實(shí)例庫(kù)中的已有產(chǎn)品 實(shí)例的整體特征進(jìn)行評(píng)分，并分析評(píng)分的合理性，根據(jù)得到的專家評(píng)分計(jì)算產(chǎn)品的整體相 似性； 2. 3)構(gòu)建關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過構(gòu)建LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，W步驟2. 1)獲取的結(jié)構(gòu)編輯操作局部 差異性為輸入，步驟2. 2)獲取的產(chǎn)品整體相似性為期望輸出，計(jì)算LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值 矩陣和闊值，兩者關(guān)聯(lián)關(guān)系包含在權(quán)值矩陣和闊值中； 3) 產(chǎn)品結(jié)構(gòu)相似性計(jì)算 獲取步驟2. 3)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值向量和闊值，按照步驟2.1)的方法計(jì)算用戶定制產(chǎn) 品和實(shí)例庫(kù)已有產(chǎn)品的編輯操作局部差異性，將其作為L(zhǎng)M-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，輸出得到 用戶定制產(chǎn)品和實(shí)例庫(kù)已有產(chǎn)品的整體相似性，選擇實(shí)例庫(kù)中最相似的已有產(chǎn)品。2.如權(quán)利要求1所述的基于結(jié)構(gòu)編輯操作的定制產(chǎn)品相似性計(jì)算方法，其特征在于， 步驟2. 2)中，檢驗(yàn)專家對(duì)實(shí)例庫(kù)中的已有產(chǎn)品實(shí)例的整體特征所作評(píng)分的合理性，具體計(jì) 算方法如下： 專家評(píng)分矩陣Μ如下：其牛η表示產(chǎn)品數(shù)量，(0,1)表示專家對(duì)于產(chǎn)品i和產(chǎn)品j的 整體相似性評(píng)分，計(jì)算矩陣Μ的最大的特征值λ，然后計(jì)算CI= (λ-η)/(η-1)，查表得隨 機(jī)一致性指標(biāo)RI數(shù)值，當(dāng)CI/RI< 0. 1時(shí)，認(rèn)為產(chǎn)品整體相似性的專家評(píng)分是合理的。
【專利摘要】本發(fā)明提供了基于結(jié)構(gòu)編輯操作的定制產(chǎn)品相似性計(jì)算方法，涉及大批量定制生產(chǎn)中的產(chǎn)品設(shè)計(jì)配置過程，首先，該方法進(jìn)行結(jié)構(gòu)編輯操作分析，考慮不同零件類型的同時(shí)定義不同編輯操作的權(quán)重；其次，構(gòu)建局部差異性與整體相似性關(guān)聯(lián)關(guān)系，利用專家評(píng)分定義編輯操作局部差異性和整體相似性，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)關(guān)系訓(xùn)練計(jì)算權(quán)值矩陣和閾值矩陣；最后，計(jì)算產(chǎn)品相似度，本發(fā)明提供了一種能夠考慮產(chǎn)品局部差異性和整體相似性的關(guān)聯(lián)關(guān)系并且結(jié)合產(chǎn)品零部件不同類型的基于結(jié)構(gòu)編輯操作的定制產(chǎn)品相似性計(jì)算方法。
【IPC分類】G06Q50/04
【公開號(hào)】CN105405060
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510887483
【發(fā)明人】徐新勝, 王誠(chéng), 朱凡凡
【申請(qǐng)人】中國(guó)計(jì)量學(xué)院
【公開日】2016年3月16日
【申請(qǐng)日】2015年12月1日