论文研究-基于知识融合技术的产品设计知识模型研究.pdf

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为解决机械产品设计中知识融合的问题,建立了一种基于本体的产品设计知识模型。基于此,提出了一种基于模糊证据理论的融合推理方法,这种方法将模糊集引入证据识别空间中,利用证据合成与决策规则得出知识融合的结果,这种方法弥补了本体建模时的不足并解决了不确定性知识的推理。最后,将该知识模型应用于制造行业产品设计中,帮助制造企业缩短产品设计周期和提高开发质量,同时也有利于产品设计知识的共享和重用。
第9期 朱玉屏,等:基于知识融合技术的产品设汁知识模型研究 3237 理论是用集合表示命题的,可分别用概率分配函数信任函数2.3知识融合推理过程 和似然函数等概念来描述和处理知识的不确定性。 根据以上所述,制订如下的融合推理过程(图2): 1)基本可信度分配 a)在深人分析决策问题的基础上,构造系统的命题集,即 在识别框架e上的BPA是一个函数m:2”→[0,11,称为系统识别框架={A1,A2,…,Ak}; mass函数,并且满是下列条件 b)针对目标信息系统,构造基于识别框架的证据体E; ()=0;∑m(A)=1 7) c)判决是否需要对其进行模糊化,如果构建模糊识别框 2)信任函数 架,根据式(13),用隶属函数构建mas函数 在识别框架⊙上基于基本可信度分配m的信任函数定 d)如果无须对证据进行模糊,则可根据所收集各证据体 义为 的资料,结合识别框架中各命题集合的特点,确定出各证据体 VAs6,be(4)=∑m、B) (8)的基本可信度分配m(A); 3)似然函数 e)由基本可信度分配m(A)分别计算单证据体作用下识 在识别框架上基丁基本可信度分配m的似然函数定别框架中各命题的信度区间[Ml,P]; 义为 f)利用DS合成规则式(11),计算所有证据休联合作用下 P(A)=1-(4);Ace,P(A)=n。m(B)(9)的基木可信度分配m(4)和信度区间be,P 表示不怀疑A的程度。P(A)包含了所有与A相容集合的基 g)根据貝体问题构造相应的决策规则,如式(12),但决策 本可信度。 规则也可根据具体情况具体分析; h)根据该次策规则得出决策结论。 4)合成规则 DS理论的组合规则提供了组合两个证据的规则。设3在数控机床设计中的应用 1、m2是2°上的两个相互独立的基本概率分配的值,现在的问 题是如何确定组合后的基本概率赋值m18m2。bel1,bel2是同 本文使用 Protege( Beta release- versIon3.0)212作为本体 识别框架U上的两个信任函数,m和m2分别是其对应本概和知识库的开发工具。使用OWLD儿来定义和实例化本体。 率赋值,焦元分别为A1,A2,…,Ak和B1,B2,…,B1,又设 Protege的oWL插件可被用来定义类和属性,也可以编辑类的 K=,2m1(A1)Xm2(B)<1 (10)逻辑表达式,也可以调用推理工具。由于此处篇幅有限,不给 出详细的OW代码。 m1(A)×m2(B)/1-K)VCc0C≠ 则 m(C)= A∩B-C 本文提岀的知识融合模块结构如图3所示,主要包括设计 知识本体库的构建、相关设计知识的抽取、融合算法的设计与 若K≠1,则m确定一个基本概率赋值;若K=1,则认为实现、新融合知识的本体化知识描述几个功能模块 m1和m2矛盾,不能对基本概率赋值进行组合。对于多个证据 误别框架 合,可采用此组合规则对证据进行两两融合 证据E1证据E2…证据E 趣合规则车 5)判决规则 匚知识融合算法 设彐A1,A2C2满足 关东的证>模糊化|识图识2…图识 新融合 m(A1)=max: m(Ai), A, Cer 扯取 知识 m(A2)=max{m(A;),A2C的,且A≠A1 匚次策规则 m(A1)-m(A2)>E1 策结论 设计知识本体库 本体描述 若有 m(o)<e> 12 图2基于证据理论的 本体库管理 知识融合推理流程图 图3知识融合流程 则A为判决结果。其中e1和8,是预先设定的门限值。 2.2基于模糊集的证据理论 首先对概念设计知识木体库中的知识,对应实际问题进行 相关知识的抽取,形成需要进行知识融合的知识基;在融合模 由于证据理论要求证据必须是独立的,在实际中不易满 块中采用融合算法对知识集里的知识进行融合处理,得到需要 足,同时计算上存在着潜在的组合爆炸问题。从当前证据理论 的(新)知识对象,或形成新的知识对象;将新的知识对象按照 的发展趋势来看,将相关理论(如模糊集理论、随机集理论、租本体描述规范描述表示后作为一个融合结果加入到原有的知 糙造集理论等)与之结合是解决相关问题的重要途径 识库中,同时通过本体概念约束对原有的知识进行适当的更新 在机械产品设计中,常常会遇到设计知识是模糊的问题,处理,这样就完成了概念设计知识本体库内知识融合模块知识 因此本文将模糊集与证据理论相结合,利用两者的优点来解决 融合的过程。 此类问题。O) zadeh是较早将D-S证据理论推广到模糊集的学 在知识融合与转换的过程中,知识推理是极其重要的一个 者之一,随后, Yager等人也以不同的方式将DS证据理论推 到模糊集上(1=2 关键问题。在设计系统中,知识来源于不同的企业经验、行业 在本文中先根据实际情况构造融合对象的模糊集合,用隶标准、设计者的经验和一些数据库等。在这种情况下,存在知 识的不确定性,按照不同的做法结果也可能是不一样的。因此 属函计算方法来则分明确的集合室间。可用模糊数学中常见在知识推理当中对不确定知识的推理显得尤为重要,基于模 的三角函数等常用方法来计算。 糊证据理论的方法可以很好地解决这一问题 m,(A)=,4(x)/∑p.A,(x) (13) 本文将而向知识融合的机械产品设计系统应用于数控磨 3238 计算机应用研究 床的概念设计中。由于机床产品设计涉及到的专业包括机械、 lag,2000:279-292 电气、液压、自动化控制等,同时投入高、技术门槛高、生产经营7] XIE Neng-fu, CAO Cun-gen, UO Hong-yu. A know ledge fusion 模式多样、生产过程复杂、工程设计任务重且难度高,运用适当 Model fur Web infonnation [C//Proe of IEEE/WIC/ ACM Interna 的知识融合的方法建立一个适用丁数控机床产品概念设计的 tional Conference on Wch Intelligence. Washington DC: IEEE Com 计算机辅助系统,为机床行业知识管理系统的实施奠定基础, puter Society, 2005: 67-72 [8]顾芳,曹存根.知识工程中的本体研究现状与存在问题[J].计 促进了企业内韶知识分亨,也加快了产品的开发周期,增强了 算机科学,2004,31(10):1-11 企业创新能儿。图4为部分应用界面,图5为知识建模的部分91 LAWLESS W F, GRAYSON J M. A quantum perturbation model 界面。 knowledge fusion and organizational mergers C//Proc of Intern tional Symposium on Agent-mediated Knowledge Management. ber- lin: Springer, 2003: 24-26 10] LAWRY J, HALL J W, BOVEY R. Fusion of expert and learnt know- ledge in a frame work of fuzzy labels[J. International Journal of Approximate Reasoning, 2004, 36(2): 151-198 [1]邓志鸿,唐世渭,张铭,等. Ontology研究综述[J].北京文学学报 自然科学版,2002,38(5):730-738 应用界面 图5知识磁合界面 [12]佘一娇,语义网和语义网格中的本仫研究综述,TR-200402[R 4结束语 武汉;华中师范大学,2004 [13 WANG Ying-lin, WANG Wei-dong, WANG 7ong-jiang. ReconfigIl 木文为解决机械产品设计过程中多源知识的融合,提出了 rable platform for knowledge management based on ontology [J] 基于本休的产品设计知识模型,并使用基于模糊证据理论的融 Computer Integrated Manufacturing Systems, 2003,9(12) 合算法弥补了本体推理中的不足,从而使得机械产品设计资源 1136-1144 能够被有效地检索、共享和重用。设计知识涉及的知识领域众[14]胡建,廖文和,徐勇,等基于本仫的概念设计知识管理系统框架 多,表达方式复杂多变、更新快,因此还需要在下一步的工作中 研究「J.中机械工程,2006,17(2):172-176. 善模型,使其更好地借助于本体之间的交互操作来实现15蔡自兴,徐光粘,人工智能及其应用:研究生用书[M].3版,北 融合。 京:清华大学出版社,2004:107-120 [16]孔金生,李文芑.基于模糊龑合的讧据理论信息融合方法[J].计 参考文献: 算机工程与应用,2008,44(20):152-155 I]维锦.知识融合中若干关键技术研究[D].杭州:浙江大学,2005.[17]徐从富,耿卫东,瀋云鹤.雨向教据融合的DS方法综述[J.电子 「2顾邦军.网络环境下虛拟产品设计的知识融合技不研究「D1. 学报,2001,29(3):393-397 阳;南华大学,2007 18」方艮海,赵韩,模湖证据理论的推广及其在产品可靠性评估中的 [3 PREECE A D, HUI K Y, GRAY W A, et al. Designing for scalabili 应用[J.机床与液压,2006,35(3):199-201 Ly in a fusion syslem [J]. Knowledge Based Systems, 2001, 14 [19 YAGER R. Generalized probabilities of fuzzy events from fuzzy belief (34):1 structures J. Information Sciences, 1982, 28: 45-62 4 PREECE A D, HUI K Y, GRAY W A, et al. 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