基于ART-2神经网络的设计知识需求研究

• 作者: 丁秋林 谢强 黄卫东
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 知识需求 ART-2 CBR 本体 设计
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 页码范围: 399-404
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5898字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1003-8728.2008.03.028

摘要

通过分析产品设计知识获取和知识共享研究中存在的问题,结合本体理论的运用,构建了产品设计中的概念语义,并利用OWL+RDF+XML形式化语言给出了案例知识的表达,在研究ART-2神经网络竞争学习和自稳机制的基础上,设计了案例的多级组织,实现了基于案例推理(CBR)的检索机制,提升了案例分类和检索的效率.同时,利用案例的聚类和学习机制,研究特征权值的自动获取和优化,并通过应用实验验证了该研究成果的实用性和有效性,从而较好地解决了产品设计中的知识需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁秋林		259	3203	30.0	43.0
2	谢强		89	1015	18.0	27.0
3	黄卫东		142	756	14.0	19.0