基于混合知识表示的设计创新及知识获取研究

论文摘要

在国家自然科学基金项目《基于美学家人脑模型的创新设计研究》等前期研究的基础上，针对目前计算机辅助设计系统普遍存在的自主性不足，创新能力匮乏以及知识更新不畅等弊端，通过系统地分析设计师创新过程的思维认知规律，明确了“灵感、顿悟”在设计创新思维中的核心作用。借鉴认知科学、脑神经科学及新型心脑智能等方面的研究成果，揭示出智能“浮现(Emergence)”对实现设计创新过程中“灵感顿悟”的基础性作用。以心脑计算(mental computation)相关的混合知识表示方法为基础，建立了表象式设计知识表示结构，并以此为基础构建具有自主创新能力的浮现式设计创新模型。研究以表象式设计知识表示结构为基础，实现Internet环境中设计知识自主获取的可行性，并建立了融信息检索、文本过滤和知识抽取于一体的设计知识获取方法，为实现智能设计系统知识资源的自主更新和个性化积累奠定了基础。论文的主要内容和创新点如下：1．从智能信息处理的角度，深入分析了造成CAD系统诸多不足的原因，在前期美学家人脑模型的基础上，提出了助手型自主设计创新系统的基本框架，明确实现该框架模型的关键技术问题。2．以设计创新的思维认知规律为基础，分析了产品设计创新过程的认知学本质，借鉴神经心理学、脑科学的研究成果，提出设计创新的浮现式认知模型。3．针对现有智能设计系统设计知识表示方法，重语义内涵而轻语义联系，重静态结构而轻动态演化等缺陷，借鉴混合知识表示(Hvbrid knowledge represenration)的思想，以视表象的神经机制及其认知机理为原型，结合产品设计知识的结构特点，构建了动态化的表象式设计知识表示结构(MIRDE)。该模型以上层的意象概念集和下层的特征属性集为基本框架，以意象概念与特征属性之间的语义映射关系为核心，通过引入层间单元的权值调整和学习机制，为语义关系的动态演化奠定了基础。4．在浮现式设计创新认知模型的基础上，结合设计对象的信息构成及设计过程的信息转换规律的分析，构建出支持自主创新过程的浮现式设计创新计算模型，明确了浮现式设计创新是以产品的意象描述与特征表达间的关联关系为核心，包括设计方案自主生成、意象评价与竞争浮现等环节的方法体系。构建出以表象式设计知识表示结构(MIRDE)为基础，融语义映射与进化计算于一体的设计方案自主生成方法。通过情感熵概念的引入，建立了设计方案与特定意象概念间的定量评估机制，并以此作为设计方案优化竞争的基本准则，从而为赋予设计系统自主创新能力开辟了新途径。5．从设计创新对知识素材自主获取与个性化积累的需求出发，提出以混合知识表示为基础，融信息检索、文本过滤和知识抽取于一体的设计知识自主获取方法体系，并通过应用实例初步验证了方法的可行性。借鉴智能检索中“以网对网”的思想，建立了以MIRDE结构中意象语义关联与联想机制为基础的关键词扩展方法，实现个性化的信息检索。引入多样本公共特征的概念，形成了基于样本公共特征的文本过滤方法，提高了用户意愿表达的准确性，有效地增强了文本过滤的处理效率。以MIRDE结构的层次化结构为基础，建立以知识抽取对象实体为核心，以产品结构属性及其特征模式为主体的设计知识抽取方法，为设计系统自主地从Internet环境获取设计素材，进而实现知识的个性化积累创造了条件。设计创新过程是一个极其复杂的思维认知过程，目前尚未形成完善、深层次理论学说，因而本论文的研究工作具有较强的学科交叉性和理论前瞻性，所有内容都是围绕着提高设计系统的自主创新能力这一主题展开的。论文在注重理论突破的同时，也进行了有针对性的实例验证，明确了所述方法的可行性和有效性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 现代产品设计的核心是知识的创新
• 1.1.1 设计创新是信息时代产品竞争力的主要来源
• 1.1.2 创新是现代产品设计的本质特征
• 1.1.3 现代设计创新本质上是知识的创新
• 1.2 创新设计的研究现状及存在问题
• 1.2.1 关于设计创新的已有研究
• 1.2.2 计算机辅助创新设计研究所面临的问题
• 1.3 智能研究的新进展及其影响
• 1.3.1 从人工智能到心脑智能
• 1.3.2 心脑智能研究对知识处理的影响
• 1.4 本论文的研究基础与基本设想
• 1.4.1 本论文的来源及研究基础
• 1.4.2 本论文的基本设想
• 1.5 章节内容安排
• 第二章 设计创新过程的思维认知模型
• 2.1 创造性思维及其过程
• 2.1.1 创造性思维的心理学说
• 2.1.2 创造性思维的基本形式
• 2.1.3 创造性思维的操作过程
• 2.2 设计创新过程的认知模型
• 2.2.1 产品设计创新过程的认知学分析
• 2.2.2 设计创新的认知学本质
• 2.2.3 浮现式设计创新的脑神经机制及认知模型
• 2.3 基于认知模型的自主型设计创新系统框架
• 2.3.1 从设计专家系统到自主型设计助手
• 2.3.2 自主型设计创新系统的功能构成
• 2.3.3 自主型设计创新系统的体系结构
• 2.3.4 自主型设计创新系统的关键技术分析
• 2.4 本章小结
• 第三章 设计对象的表象式直接表示
• 3.1 表象与表象式知识表示
• 3.1.1 表象的神经机制和认知机理
• 3.1.2 记忆的表象编码系统与表象式知识表示
• 3.2 产品设计对象的信息构成分析
• 3.2.1 从CIM理念看产品设计
• 3.2.2 产品设计对象的不同认知模型
• 3.2.3 产品设计对象的信息构成—分层映射信息模型
• 3.3 产品设计对象的表象式表示结构
• 3.3.1 产品意象语汇与特征属性间的复杂映射关系
• 3.3.2 设计对象的表象式表示模型
• 3.4 表象式设计知识表示模型（MIRDE）的基本操作
• 3.4.1 意象语义单元及其初始化操作
• 3.4.2 意象语汇与特性属性间关联关系的提取算法
• 3.4.3 意象单元与特征单元间联结权值的学习算法
• 3.4 实例分析
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于混合知识表示的浮现式设计创新
• 4.1 设计创新过程的浮现式计算模型
• 4.1.1 浮现式设计创新过程的认知学分析
• 4.1.2 浮现式设计创新的计算模型
• 4.1.3 浮现式设计创新模式的特点分析
• 4.2 产品概念设计方案的自主生成过程
• 4.2.1 产品概念设计方案的层次树结构
• 4.2.2 基于层次树形结构交叉重组操作
• 4.2.3 基于层次树结构韵变异操作
• 4.2.4 基于层次树结构的设计方案自主生成
• 4.3 基于情感熵的设计方案优化评估方法
• 4.3.1 情感计算模型与情感熵
• 4.3.2 产品设计方案的情感熵及其计算
• 4.3.3 产品方案的意象评价及竞争浮现
• 4.3.4 实例分析
• 4.4 本章小结
• 第五章 基于混合知识表示的设计知识自主获取
• 5.1 Internet环境下设计知识获取目标及流程
• 5.1.1 Internet环境中信息的特点
• 5.1.2 产品设计知识的特点及其获取的目标
• 5.1.3 网络环境下设计知识获取的流程及关键技术
• 5.2 产品设计信息的个性化搜索
• 5.2.1 Internet环境中信息搜索面临的困境及个性化搜索流程
• 5.2.2 意象层单元间的语义联想
• 5.2.3 意象单元间语义关联的学习算法
• 5.3 基于样本公共特征的设计信息过滤算法
• 5.3.1 基于主题词的Web文本向量化及用户意象模板的建立
• 5.3.2 样本公共特征的提取及文本匹配度计算
• 5.3.3 实例及验证
• 5.4 基于意群的设计知识抽取及结构化
• 5.4.1 意群及相关设计知识的抽取
• 5.4.2 基于层次树结构的设计实例知识的提取与重构
• 5.5 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 结论
• 6.2 创新点
• 6.3 存在问题与后续研究的设想
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表学术论文
• 及参加科研情况说明
• 致谢
• 附录A 设计实例——产品意象概念与形态特征关联分析
• A.1 工业缝纫机外观特征与意象描述的关联关系（实例）
• A.2 剑杆织机设计方案及语义描述
• A.3 手机意象概念与特征属性关联分析样例
• 附录B INTERNET环境中设计知识自主获取系统及实现
• B.1 系统体系结构
• B.2 系统的实现过程
• B.3 信息检索与抽取过程