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1. 面向云服务平台的产品感性评价及标注模型

苏兆婧,余隋怀,初建杰,段晓赛,宫静

计算机集成制造系统 2021, 27 (3): 868-877. DOI: 10.13196/j.cims.2021.03.018

摘要（292）

PDF （5137KB）（365）

为消除产品设计方案评价过程中个体评价标准的差异,同时进一步提升产品设计方案的评价效率和精度,提出一种基于YOLOv3和DFL-CNN的设计方案智能评价模型。该模型面向工业设计云服务平台,通过基于Darknet-53的YOLOv3算法实现对产品类别的自动标注。以吹风机产品为例,构建了感性语义评价数据集,并通过基于VGG-16的DFL-CNN算法对其造型语义进行细粒度分类,实现了产品类别及其造型感性语义的自动标注。该模型将设计评价问题转换为识别及分类问题,能够实现毫秒级的设计方案评价效率及95%以上的评价精度。最后,通过与不经过YOLOv3的DFL-CNN以及DFL-CNN的基础网络VGG-16进行对比实验,证明了所提模型的有效性及优越性。

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2. 需求驱动的云平台产品关键设计特征识别方法

苏兆婧,余隋怀,初建杰,于明玖,宫静,黄悦欣

计算机集成制造系统 2021, 27 (12): 3604-3613. DOI: 10.13196/j.cims.2021.12.021

摘要（259）

PDF （4433KB）（200）

为完善云服务平台产品设计知识发现系统,同时进一步提升需求与服务的匹配效率,提出一种基于转换器的双向编码表征(BERT)和随机Lasso的产品关键设计特征识别方法。首先,实验采用真实产品用户反馈数据集并对其进行人工标注,以BERT预训练语言模型为基础,建立输出层以训练设计领域命名实体识别模型,实现对显性设计特征的自动识别。实验表明,所提方法可以实现较好的性能,精确率、召回率、F1分数分别为90-55%、97-16%和93-68%。同时,提出一种知识迁移思想,在当前大数据环境下,利用随机Lasso算法挖掘其中蕴含的关键设计特征并加以重用,实现了对隐性设计特征的精确定位。