基于客户需求的智能化设计方案生成算法研究
发布时间：2021-04-07 21:17
近年来,人们对智慧建筑、智慧园区和智慧人居的需求日益增高,建筑智能化设计行业已进入快速发展时期。由于地产开发商控制时间成本比较严格,所以建筑智能化设计单位急需寻找一种能够快速、精准地匹配客户需求的智能化设计方案生成方法。本文分析了大量的智能化设计方案;研究了其内容与结构上的关系;实地调研了智能化设计单位的方案部、设计部、营销部等部门的员工和相关领域专家。在此基础上,本文通过制定知识规则、构建匹配模型及短文本分类统计模型等,提出了生成智能化设计方案的规则算法;通过构建句子相似度模型、词句匹配模型、句子抽取模型等,提出了生成智能化设计方案的句子抽取算法。除此之外,本文还为设计的算法模型做了大量实验。结果表明本文提出的规则算法平均提高方案部员工的工作效率约2小时;提出的句子抽取算法比TEXTRANK算法的准确率提高了约11.58%。本文的具体工作如下:（1）建立数据库本文收集了客户需求数据、会议纪要数据、智能化设计方案数据以及构建的规则数据和子系统设计方案数据。并为收集的数据搭建MYSQL数据库框架;设计数据存储方案;建立了客户需求库、会议纪要库、产品库、知识库、子系统方案库。（2）生成智能...
【文章来源】：郑州轻工业大学河南省
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究目的和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 相关知识模型介绍
1.3.1 中文分词
1.3.2 词性标注
1.3.3 停用词过滤
1.3.4 图文算法模型
1.4 本文的主要工作和章节安排
第二章 数据采集及存储
2.1 数据来源分析
2.2 数据采集
2.2.1 客户需求数据采集
2.2.2 智能化设计方案数据的采集
2.2.3 会议纪要数据的采集
2.3 数据去噪
2.3.1 数据分类
2.3.2 数据去噪
2.4 数据存储
2.4.1 数据库选择
2.4.2 数据存储方案设计
2.5 本章小结
第三章 生成智能化设计方案的规则算法
3.1 相关知识模型构建
3.1.1 短文本分类统计模型
3.1.2 短文本的特征选择
3.1.3 短文本的特征权重选择
3.1.4 短文本分类与统计
3.2 生成智能化设计方案的规则算法流程
3.3 知识库的建立
3.3.1 智能化系统分类
3.3.2 基于客户需求的智能化体系选择规则
3.3.3 基于客户需求的子系统设计方案选择规则
3.4 智能化子系统方案库的建立
3.5 算法模型实现
3.5.1 基于规则的设计方案生成算法实现
3.5.2 子系统设计方案的最大关注度排序算法
3.6 实验结果分析
3.6.1 智能化系统选择结果
3.6.2 智能化子系统设计方案选择结果
3.6.3 智能化子系统设计方案最大关注度排序结果
3.7 本章小结
第四章 生成智能化设计方案的句子抽取算法
4.1 相关知识模型构建
4.1.1 文本句子聚类模型
4.1.2 文本的子主题提取模型
4.2 句子抽取算法流程
4.2.1 客户需求数据提取需求关键词
4.2.2 文本聚类统计结果
4.2.3 词句匹配模型
4.3 冗余句子约简
4.3.1 句子冗余分析
4.3.2 非冗余句子抽取模型
4.4 实验结果分析
4.4.1 词句匹配模型结果
4.4.2 子类句子提取及冗余约简结果
4.4.3 实验结果
4.5 本章小结
第五章 实验结果对比分析
5.1 实验环境及语料
5.1.1 实验环境
5.1.2 实验语料
5.2 评测模型
5.3 生成智能化设计方案的规则算法评测结果
5.3.1 工作效率统计结果
5.3.2 影响工作效率的因素分析
5.4 生成智能化设计方案的句子抽取算法评测结果
5.5 实验结果对比分析
5.5.1 本文规则与句子抽取算法的运算效率对比
5.5.2 本文句子抽取算法与TEXTRANK句子抽取算法比较
5.5.3 本文算法模型的优缺点
5.6 本章小结
第六章 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
致谢
参考文献
附录 攻读硕士学位期间的研究成果
1 发表论文
2 参与项目
3 获得的奖励
4 软件著作权
本文编号：3124215
【文章来源】：郑州轻工业大学河南省
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究目的和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 相关知识模型介绍
1.3.1 中文分词
1.3.2 词性标注
1.3.3 停用词过滤
1.3.4 图文算法模型
1.4 本文的主要工作和章节安排
第二章 数据采集及存储
2.1 数据来源分析
2.2 数据采集
2.2.1 客户需求数据采集
2.2.2 智能化设计方案数据的采集
2.2.3 会议纪要数据的采集
2.3 数据去噪
2.3.1 数据分类
2.3.2 数据去噪
2.4 数据存储
2.4.1 数据库选择
2.4.2 数据存储方案设计
2.5 本章小结
第三章 生成智能化设计方案的规则算法
3.1 相关知识模型构建
3.1.1 短文本分类统计模型
3.1.2 短文本的特征选择
3.1.3 短文本的特征权重选择
3.1.4 短文本分类与统计
3.2 生成智能化设计方案的规则算法流程
3.3 知识库的建立
3.3.1 智能化系统分类
3.3.2 基于客户需求的智能化体系选择规则
3.3.3 基于客户需求的子系统设计方案选择规则
3.4 智能化子系统方案库的建立
3.5 算法模型实现
3.5.1 基于规则的设计方案生成算法实现
3.5.2 子系统设计方案的最大关注度排序算法
3.6 实验结果分析
3.6.1 智能化系统选择结果
3.6.2 智能化子系统设计方案选择结果
3.6.3 智能化子系统设计方案最大关注度排序结果
3.7 本章小结
第四章 生成智能化设计方案的句子抽取算法
4.1 相关知识模型构建
4.1.1 文本句子聚类模型
4.1.2 文本的子主题提取模型
4.2 句子抽取算法流程
4.2.1 客户需求数据提取需求关键词
4.2.2 文本聚类统计结果
4.2.3 词句匹配模型
4.3 冗余句子约简
4.3.1 句子冗余分析
4.3.2 非冗余句子抽取模型
4.4 实验结果分析
4.4.1 词句匹配模型结果
4.4.2 子类句子提取及冗余约简结果
4.4.3 实验结果
4.5 本章小结
第五章 实验结果对比分析
5.1 实验环境及语料
5.1.1 实验环境
5.1.2 实验语料
5.2 评测模型
5.3 生成智能化设计方案的规则算法评测结果
5.3.1 工作效率统计结果
5.3.2 影响工作效率的因素分析
5.4 生成智能化设计方案的句子抽取算法评测结果
5.5 实验结果对比分析
5.5.1 本文规则与句子抽取算法的运算效率对比
5.5.2 本文句子抽取算法与TEXTRANK句子抽取算法比较
5.5.3 本文算法模型的优缺点
5.6 本章小结
第六章 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
致谢
参考文献
附录 攻读硕士学位期间的研究成果
1 发表论文
2 参与项目
3 获得的奖励
4 软件著作权
本文编号：3124215
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/ruanjiangongchenglunwen/3124215.html
