林业机械专利知识获取及辅助创新平台研究
发布时间：2020-07-13 06:51
【摘要】：专利既是创新的成果,又是扩展设计知识空间,促进产品创新的重要知识来源。获取林业机械专利中蕴藏的知识辅助产品研发人员进行林业机械创新,能够有效地缩短研发时间,获得有价值的设计方案。本文提出将闭加权频繁模式与林业机械领域同义词典相结合的林业机械专利知识获取方法。通过预处理提取专利文献权利要求书中的特征零部件,而后应用领域同义词典对特征零部件进行同义转换,规范其名称表示,保证知识获取结果的准确性,最后采用基于FP-growth的闭加权频繁模式挖掘算法获取功能结构知识。由于林业机械专利中包含的特征零部件数量较多,采用加权约束获取其中有价值的功能知识,通过闭模式约束有效地控制模式产生数量,减少无用模式的产生。实验对比证明了该方法用于林业机械专利知识获取的稳定性和可靠性。为了加快创新设计的进程,有效地辅助研发人员进行机械改进创新,在获取的林业机械专利知识基础上,提出了将TRIZ理论和功能分析相结合的概念设计方法。通过功能分析发现林业机械功能结构知识中存在的改进方向,应用TRIZ理论中的矛盾分析方法解决问题,最终获得概念设计方案。基于林业机械功能知识库和所提出的概念设计方法构建了林业机械辅助创新平台。首先,平台为研发人员提供了矛盾检索、发明原理检索等必要的专利检索方法；其次为其提供了功能知识查询,可以反馈给用户同类和异类专利中功能实现方法；最后实现了概念设计功能,将整个概念设计过程模块化,保存用户的创新设计方案,辅助用户进行科学合理地创新设计。
【学位授予单位】：东北林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：S776;TP391.7
【图文】：
（Ｋ山Ａ），邋（Ｈ，Ｃ，Ｐ，Ａ），邋（Ｍ，Ｋ，Ｃ，Ｐ），（Ｌ，Ｐ，Ａ），（Ｋ，Ｐ，Ａ），（Ｍ，Ｃ，Ｆ，Ｐ，Ａ），巧，Ｃ，Ｐ，Ａ），邋（Ｍ，Ｌ，Ａ），逡逑（Ｈ，Ｐ，Ａ），邋（Ｈ，Ｍ，Ｋ，Ｃ，Ｆ，Ｐ，Ａ），邋（Ｈ，Ｋ，Ｃ，Ｐ，Ａ），邋（Ｌ，Ｆ，Ｐ，Ａ），邋（Ｋ，Ｃ，Ｐ，Ａ），邋（Ｍ，Ｋ，Ｃ，Ｆ，Ｐ，Ａ）｝。按照巧b6逡逑序后的结果构建加权ＦＰ树和项头表如图３－４所示。逡逑±疆呈量／／邋ｗ逦＾逡逑Ｐ邋０．８５邋１３逦？逡逑０．９０邋＇邋１４邋Ｉ邋？逡逑图３－４全局加权ＦＰ树和项头表逡逑采用分而治之的策略，自底向上的遍历加权ＦＰ树。首先该树含有多条分枝，所Ｗ逡逑进入多条分枝语句，前缀ａ为ｎｕｌｌ，邋Ａ，Ｐ，Ｆ，Ｌ，Ｃ，邋Ｋ，Ｍ，Ｈ与其结合后的模式Ｙ逡逑即为它们本身，这些模式通过了闭模式检验和精确剪枝，因此它们都是闭加权频繁模逡逑式，将其插入到哈希表ＣＷｐａｔｔｅｍ中。考虑项头表中权重值最大的数据项Ａ，邋Ａ出现在逡逑图３．２的加权ＦＰ树的１３个分枝当中。通过项头表和结点链ｎｏｄｅ－ｌｉｎｋ可Ｗ找到送些分枝逡逑形成的全部路径，它们是｛（Ｃ，Ｐ，Ａ：：１），（Ｋ，Ｌ，Ａ：；ｌ），巧，Ｃ，Ｐ，Ａ巧，（Ｌ，Ｐ，Ａ：１），邋（Ｋ，Ｐ，Ａ：１），逡逑（Ｍ，Ｃ，Ｆ，Ｐ，ＡＪ），邋（Ｍ，Ｌ，Ａ：１），邋（Ｈ，Ｐ，Ａ：１），（Ｈ，Ｍ，Ｋ，Ｃ，Ｆ，Ｐ，ＡＪ），邋（Ｈ，Ｋ，Ｃ，Ｐ，Ａ：１），（Ｌ，Ｆ，Ｐ，Ａ：１），逡逑（Ｋ，Ｃ，Ｐ，Ａ：１），（Ｍ，Ｋ，Ｃ，巧ＡＪ）｝。因此，考虑Ｗ邋Ａ为前缀，它的十三个对应后缀路径是逡逑｛（Ｃ
逡逑需剪枝，将数据项按照其权重值的升序排序，建立Ａ的局部加权ＦＰ树，如图３－５所逡逑三＾互ｙ邋／逡逑０．８０逦４邋￣ｉ邋／逡逑Ｐ邋１０．８５１邋１２￣￣Ｗ逡逑图３－５邋Ａ局部加权ＦＰ树和项头表逡逑由于Ａ的局部加权ＦＰ树中含有多条路径，所Ｗ继续执行多条路径挖掘的程序语逡逑句。自底向上挖掘Ａ加权ＦＰ树项头表中的每个数据项，首先，前缀Ａ和数据项Ｐ组成逡逑一个模式Ｙ，计算Ｙ的最大加权支持度为１０．８，大于最小加权支持度２，无需进行粗剪逡逑枝，进一步进行闭模式检验，不存在其超集且支持度相同的模式，所ＷＹ通过闭模式检逡逑验，计算其精确的加权支持度为１０．５邋（（０．８５＋０．９０）邋／２＊１２），满足最小加权支持度要逡逑求，所Ｗ（Ｐ，Ａ：；１２巧闭加权频繁模式加入到哈希表ＣＷｐａｔｔｅｍ中。其次，获得Ｐ的条件逡逑模式基｛（Ｃ：ｌ），巧，巴２），（Ｌ：ｌ），邋（Ｋ：ｌ），邋（Ｍ，Ｃ，Ｆ：；ｌ），（比邋１），（Ｈ，Ｍ，Ｋ，Ｃ，Ｆ：；１），（Ｈ，Ｋ，Ｃ：１），逡逑（Ｌ
获得邋Ｃ邋的条件模式基｛（Ｋ：ｌ），（比２），（Ｈ，Ｍ，Ｋ：１），（Ｈ，Ｋ：１），（Ｍ，Ｋ：；ｌ）｝，计算各个逡逑数据项的支持度计数为｛（Ｋ：４），脚４），（Ｍ：３）｝，最大加权支持度计数满足条件要求，将逡逑其按照权重值升序排序，构建Ｃ的局部加权ＦＰ树，如图３－８所示。逡逑娭逡逑￣１Ｔ邋０，６５逦４逦＾邋／逦．邋ｊ逦＾逡逑０．７０邋￣逦？＂逦／逡逑Ｉ邋Ｋ邋Ｍ邋４邋Ｉ邋？邋ｒ逡逑图３－８邋Ｃ局部加权ＦＰ树和项头表逡逑同理自底向上的挖掘ｙＡ邋（Ａ，Ｐ，Ｃ）为前缀的加权ＦＰ树，将前缀与Ｋ相结合，挖逡逑掘Ｗ邋（Ａ，邋Ｐ，Ｃ，Ｋ）为前缀的闭加权频繁模式，而后分别挖掘不包含Ｋ邋（Ａ，邋Ｐ，逡逑Ｃ，Ｍ）为前缀的闭加权频繁模式，不包含Ｋ和Ｍ，邋Ｗ邋（Ａ，Ｐ，Ｃ，Ｈ）为前缀的频繁逡逑模式，Ｃ局部加权ＦＰ树挖掘完毕后，返回上一层加权ＦＰ树，即Ｐ局部加权ＦＰ树，挖逡逑掘Ｗ邋（Ａ，Ｐ，Ｋ）为前缀不包含Ｃ，Ｆ的闭加权频繁模克Ｗ此类推，直到获得全部的逡逑尅加权频繁模式。逡逑挖掘出的闭加权频繁模式包括｛（剪刀，手柄；１２），（手柄，弹灻：９）
本文编号：2753126
【学位授予单位】：东北林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：S776;TP391.7
【图文】：
（Ｋ山Ａ），邋（Ｈ，Ｃ，Ｐ，Ａ），邋（Ｍ，Ｋ，Ｃ，Ｐ），（Ｌ，Ｐ，Ａ），（Ｋ，Ｐ，Ａ），（Ｍ，Ｃ，Ｆ，Ｐ，Ａ），巧，Ｃ，Ｐ，Ａ），邋（Ｍ，Ｌ，Ａ），逡逑（Ｈ，Ｐ，Ａ），邋（Ｈ，Ｍ，Ｋ，Ｃ，Ｆ，Ｐ，Ａ），邋（Ｈ，Ｋ，Ｃ，Ｐ，Ａ），邋（Ｌ，Ｆ，Ｐ，Ａ），邋（Ｋ，Ｃ，Ｐ，Ａ），邋（Ｍ，Ｋ，Ｃ，Ｆ，Ｐ，Ａ）｝。按照巧b6逡逑序后的结果构建加权ＦＰ树和项头表如图３－４所示。逡逑±疆呈量／／邋ｗ逦＾逡逑Ｐ邋０．８５邋１３逦？逡逑０．９０邋＇邋１４邋Ｉ邋？逡逑图３－４全局加权ＦＰ树和项头表逡逑采用分而治之的策略，自底向上的遍历加权ＦＰ树。首先该树含有多条分枝，所Ｗ逡逑进入多条分枝语句，前缀ａ为ｎｕｌｌ，邋Ａ，Ｐ，Ｆ，Ｌ，Ｃ，邋Ｋ，Ｍ，Ｈ与其结合后的模式Ｙ逡逑即为它们本身，这些模式通过了闭模式检验和精确剪枝，因此它们都是闭加权频繁模逡逑式，将其插入到哈希表ＣＷｐａｔｔｅｍ中。考虑项头表中权重值最大的数据项Ａ，邋Ａ出现在逡逑图３．２的加权ＦＰ树的１３个分枝当中。通过项头表和结点链ｎｏｄｅ－ｌｉｎｋ可Ｗ找到送些分枝逡逑形成的全部路径，它们是｛（Ｃ，Ｐ，Ａ：：１），（Ｋ，Ｌ，Ａ：；ｌ），巧，Ｃ，Ｐ，Ａ巧，（Ｌ，Ｐ，Ａ：１），邋（Ｋ，Ｐ，Ａ：１），逡逑（Ｍ，Ｃ，Ｆ，Ｐ，ＡＪ），邋（Ｍ，Ｌ，Ａ：１），邋（Ｈ，Ｐ，Ａ：１），（Ｈ，Ｍ，Ｋ，Ｃ，Ｆ，Ｐ，ＡＪ），邋（Ｈ，Ｋ，Ｃ，Ｐ，Ａ：１），（Ｌ，Ｆ，Ｐ，Ａ：１），逡逑（Ｋ，Ｃ，Ｐ，Ａ：１），（Ｍ，Ｋ，Ｃ，巧ＡＪ）｝。因此，考虑Ｗ邋Ａ为前缀，它的十三个对应后缀路径是逡逑｛（Ｃ
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获得邋Ｃ邋的条件模式基｛（Ｋ：ｌ），（比２），（Ｈ，Ｍ，Ｋ：１），（Ｈ，Ｋ：１），（Ｍ，Ｋ：；ｌ）｝，计算各个逡逑数据项的支持度计数为｛（Ｋ：４），脚４），（Ｍ：３）｝，最大加权支持度计数满足条件要求，将逡逑其按照权重值升序排序，构建Ｃ的局部加权ＦＰ树，如图３－８所示。逡逑娭逡逑￣１Ｔ邋０，６５逦４逦＾邋／逦．邋ｊ逦＾逡逑０．７０邋￣逦？＂逦／逡逑Ｉ邋Ｋ邋Ｍ邋４邋Ｉ邋？邋ｒ逡逑图３－８邋Ｃ局部加权ＦＰ树和项头表逡逑同理自底向上的挖掘ｙＡ邋（Ａ，Ｐ，Ｃ）为前缀的加权ＦＰ树，将前缀与Ｋ相结合，挖逡逑掘Ｗ邋（Ａ，邋Ｐ，Ｃ，Ｋ）为前缀的闭加权频繁模式，而后分别挖掘不包含Ｋ邋（Ａ，邋Ｐ，逡逑Ｃ，Ｍ）为前缀的闭加权频繁模式，不包含Ｋ和Ｍ，邋Ｗ邋（Ａ，Ｐ，Ｃ，Ｈ）为前缀的频繁逡逑模式，Ｃ局部加权ＦＰ树挖掘完毕后，返回上一层加权ＦＰ树，即Ｐ局部加权ＦＰ树，挖逡逑掘Ｗ邋（Ａ，Ｐ，Ｋ）为前缀不包含Ｃ，Ｆ的闭加权频繁模克Ｗ此类推，直到获得全部的逡逑尅加权频繁模式。逡逑挖掘出的闭加权频繁模式包括｛（剪刀，手柄；１２），（手柄，弹灻：９）
【参考文献】
相关期刊论文 前5条
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2 季铎;蔡云雷;蔡东风;苗雪雷;;基于共享最近邻的专利自动分类技术研究[J];沈阳航空工业学院学报;2010年04期
3 刘小虎;俞国胜;;中国林业机械发展的研究[J];黑龙江农业科学;2010年07期
4 韩彦良;;基于TRIZ理论功能裁剪的产品创新设计[J];制造业自动化;2013年01期
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本文编号：2753126
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