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摘要:
历史设计结果里的关键设计要素对于新的产品设计具有重要参考价值.针对产品方案设计结果包含元素多、元素间关系交错复杂,导致的难以提取其中关键要素的问题,借鉴互联网网页排名算法PageRank的核心思想提出了一种关键要素提取方法(Key Elements Extraction with PageRank,KEERank),将产品SysML模型中的模型元素作为网络节点,将模型元素间的关系作为网络节点间的关联,首先基于模型元素间的关系强度将产品SysML模型转换为有向加权图,然后利用考虑权值的PageRank算法评价加权图中每个节点的重要性,最后通过重要性阈值筛选模型元素中的关键要素并获取关键要素间的关联关系.以液压缸SysML模型中的关键要素提取为例对方法进行了验证.
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文献信息
篇名 基于PageRank的产品方案设计SysML模型关键要素提取方法
来源期刊 制造业自动化 学科 工学
关键词 知识挖掘 PageRank 关键要素 SysML
年,卷(期) 2018,(8) 所属期刊栏目 设计与应用
研究方向 页码范围 151-156
页数 6页 分类号 TP391
字数 4558字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵颖 9 12 2.0 2.0
2 蒋丹鼎 国防科技大学系统工程学院 5 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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知识挖掘
PageRank
关键要素
SysML
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