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公开(公告)号：CN107229773A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710280394.4
申请日：2017-04-26
Applicant: 中国舰船研究设计中心 , 北京理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于AutoCAD和PDM的船舶总图数字化设计方法。该方法将船舶总图中甲板与舱室的名称、编号、几何信息通过扩展数据的格式存储在二维图纸的甲板与舱室的边界线上，基于Cauchy定理和Cauchy积分公式推导的算法可以判断舱室所属的甲板，并在PDM中建立了描述船舶总图的舱室接口、甲板接口、区域结构树，然后在AutoCAD中开发与PDM集成的接口，使得总图设计人员可以在AutoCAD环境中绘制数字总图并进行实时发布，同时还可以动态加载PDM中的数字总图。该方法可有效提升船舶总布置信息的综合分析能力，为装置、船舶保障、电力等系统的自动设计，以及自动提取设备重量重心、设备三维模型自动布置奠定有力条件。
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公开(公告)号：CN107203658A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710280376.6
申请日：2017-04-26
Applicant: 中国舰船研究设计中心 , 北京理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于CAD和PDM的船舶系统原理图快速设计方法。该方法在PDM中建立了基于设计数据的管理模式，创建了包含系统结构树、区域结构树、组件、设备、接口等信息的体系架构，在AutoCAD中开发了与PDM集成的接口，使得设计人员在原理图中完成系统设计后，可以实现设备的自动编号、标注与生成明细栏的自动生成、设备舱室信息的自动识别、设备重量重心的一键提取、设备符号的一键修改、设计数据的在线修改与版本管理。该方法可有效提升设计人员的工作效率和设计数据的管理水平，适用于船舶总体设计领域的各个专业。
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公开(公告)号：CN107220233B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201710321921.1
申请日：2017-05-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/253 , G06N5/00
Abstract: 本发明首次利用高斯混合模型来构建用户知识需求的模型，本发明首先基于知识库训练word2vec的skip‑gram模型，考虑功能词汇的语义信息，生成功能词汇的高维向量，然后利用选取的知识语料集训练高斯混合模型，运用多个高斯分布描述用户对于功能词汇的知识需求概率分布，运用EM方法优化高斯混合模型的参数；最后建立词汇与条目之间的映射关系，获取用户对于知识条目的需求模型，以此为基础计算知识库中用户最有可能感兴趣的知识条目并将其推送给用户；本发明构建的高斯混合模型能更贴切的拟合用户知识需求模型，并提升知识推送准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107220233A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710321921.1
申请日：2017-05-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明首次利用高斯混合模型来构建用户知识需求的模型，本发明首先基于知识库训练word2vec的skip‑gram模型，考虑功能词汇的语义信息，生成功能词汇的高维向量，然后利用选取的知识语料集训练高斯混合模型，运用多个高斯分布描述用户对于功能词汇的知识需求概率分布，运用EM方法优化高斯混合模型的参数；最后建立词汇与条目之间的映射关系，获取用户对于知识条目的需求模型，以此为基础计算知识库中用户最有可能感兴趣的知识条目并将其推送给用户；本发明构建的高斯混合模型能更贴切的拟合用户知识需求模型，并提升知识推送准确率。
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公开(公告)号：CN108595595A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810355129.2
申请日：2018-04-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开一种基于交互式差分进化计算的用户知识需求获取方法，将知识文档转化为向量，构建文本向量知识库，利用K-means方法将已有文档分为N类并从每类中随机生成一个，生成N个初始种群文档推送给用户，然后对初始种群文档进行差分进化算子的计算，其中选择操作中文档对应的适应度函数由用户的点击行为确定，生成的子代再次推送给用户，根据用户的行为确定适应度函数并再次进行进化算子的计算，达到用户满意度时用户点击的文本数据，即可用来训练用户的知识需求模型，拟合用户的知识需求，本发明可以在缺失用户-知识文档-评分数据集的情况下，同时解决用户冷启动和项目冷启动问题。
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公开(公告)号：CN107862385A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711239899.2
申请日：2017-11-30
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G06N3/126 , G06N7/005 , G06T11/203
Abstract: 本发明提供一种基于遗传算法和高斯混合水平集模型的曲线拟合方法，应用于封闭离散数据点的曲线拟合，以解决目前曲线拟合方法中对于封闭离散数据点的拟合精度不高和对未知数据特征的离散数据点的拟合过程较为复杂、易出现过拟合的问题。具体方案为：首先构造一个二维高斯混合模型并根据所给离散封闭数据点计算高斯混合模型参数，随后利用二维高斯混合模型集合水平集算法思想，通过截取二维高斯混合模型中同一水平集的数据点，构造一条封闭曲线作为初始曲线，然后通过最小二乘法表征拟合点与样本点间的偏差，最后使用遗传算法进行曲线的拟合进化并计算求解封闭曲线中的参数，实现曲线拟合。
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公开(公告)号：CN108595595B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201810355129.2
申请日：2018-04-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开一种基于交互式差分进化计算的用户知识需求获取方法，将知识文档转化为向量，构建文本向量知识库，利用K‑means方法将已有文档分为N类并从每类中随机生成一个，生成N个初始种群文档推送给用户，然后对初始种群文档进行差分进化算子的计算，其中选择操作中文档对应的适应度函数由用户的点击行为确定，生成的子代再次推送给用户，根据用户的行为确定适应度函数并再次进行进化算子的计算，达到用户满意度时用户点击的文本数据，即可用来训练用户的知识需求模型，拟合用户的知识需求，本发明可以在缺失用户‑知识文档‑评分数据集的情况下，同时解决用户冷启动和项目冷启动问题。
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公开(公告)号：CN107292007A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710429349.0
申请日：2017-06-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009
Abstract: 本发明提供了一种基于效用的产品设计决策支持系统及方法，决策支持系统包括知识库模块、单效用函数模块、多效用函数模块及总体期望效用模块，每一个模块都具备独立的输入输出接口。本发明备选设计方案的评价指标为区间值，客观性强，能够适应产品设计过程中指标值的不确定性；采用该决策支持系统的方法能够适应产品设计需求的动态变化，当外部环境设计需求变化时，可以根据变化影响的参量通过输入输出接口在相应的模块中处理，避免了重新计算，提高了设计方案的有效性，且评价效率高。
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