專(zhuān)利名稱：：用于構(gòu)建機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)的非規(guī)范知識(shí)獲取方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明屬于機(jī)械產(chǎn)品開(kāi)發(fā)
技術(shù)領(lǐng)域：
，涉及到機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)制造過(guò)程中非規(guī)范性知識(shí)表示、非規(guī)范性知識(shí)粒度、非規(guī)范性知識(shí)基元結(jié)構(gòu)與獲取方法及知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方法。二
背景技術(shù)：
：為了適應(yīng)當(dāng)前機(jī)械產(chǎn)品裝備市場(chǎng)快速多變的要求，機(jī)械產(chǎn)品開(kāi)發(fā)技術(shù)正在向智能化、數(shù)字化和支持創(chuàng)新設(shè)計(jì)的技術(shù)方向發(fā)展，而智能化、數(shù)字化與創(chuàng)新設(shè)計(jì)是建立在對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)信息和知識(shí)快速有效的獲取、處理、傳遞和應(yīng)用基礎(chǔ)之上的。機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)制造
技術(shù)領(lǐng)域：
的知識(shí)內(nèi)涵豐富，具有多樣性、復(fù)雜性、經(jīng)驗(yàn)性和非規(guī)范性等特點(diǎn)，在相當(dāng)程度上增加了對(duì)設(shè)計(jì)制造知識(shí)進(jìn)行有效的歸納、整理、挖掘、獲取和應(yīng)用的難度，為企業(yè)知識(shí)管理信息系統(tǒng)中知識(shí)的交互與共享帶來(lái)了困難。如何減小和消除信息資源的非規(guī)范性的不利影響，最終實(shí)現(xiàn)面向機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)制造知識(shí)快速有效的獲取、應(yīng)用并構(gòu)建機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)制造知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)、智能化和數(shù)字化設(shè)計(jì)和制造的關(guān)鍵技術(shù)之一。機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程中非規(guī)范性知識(shí)是指產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程中存在的不確定、不精確、不完備、不協(xié)調(diào)和不穩(wěn)定的知識(shí)資源。非規(guī)范性知識(shí)具有數(shù)據(jù)類(lèi)型復(fù)雜，數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一，既有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也有半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的非規(guī)范性數(shù)據(jù)。非規(guī)范性設(shè)計(jì)知識(shí)不具備嚴(yán)格而統(tǒng)一的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，難以按照統(tǒng)一的格式進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，極大地增加了數(shù)據(jù)管理的難度。在企業(yè)的知識(shí)管理信息系統(tǒng)中，較難進(jìn)行非規(guī)范性設(shè)計(jì)制造知識(shí)準(zhǔn)確和快速的獲取，也難以直接對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)等增值性開(kāi)發(fā)和利用。具有不確定性特征的非規(guī)范性知識(shí)處理技術(shù)也一直是人工智能研究的重要課題之一。國(guó)內(nèi)外學(xué)者先后提出了主觀Bayes方法、可能性理論和證據(jù)理論等傳統(tǒng)方法，近年來(lái)產(chǎn)生了灰色系統(tǒng)理論、粗集理論、概念圖、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等知識(shí)處理方法，有許多研究人員在致力于研究各種理論和方法的融合，力圖找到更好的處理非規(guī)范性知識(shí)的方法。目前，國(guó)外的一些著名大學(xué)相繼建立了針對(duì)非規(guī)范性知識(shí)處理原理和不確定性問(wèn)題研究方面的交叉研究機(jī)構(gòu)，例如美國(guó)卡耐基梅隆大學(xué)(CarnegieMellonUniversity)成立了"不確定性研究中心"，該中心聯(lián)合了西北大學(xué)(NorthwesternUniversity)等高校，得到美國(guó)工業(yè)界和國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的廣泛支持。針對(duì)非規(guī)范知識(shí)處理的研究問(wèn)題，中國(guó)科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)研究院陸汝鈐院士提出從理論和技術(shù)應(yīng)用方面展開(kāi)對(duì)非規(guī)范知識(shí)的研究，并以生命科學(xué)中的非規(guī)范知識(shí)處理、軟件工程中的非規(guī)范知識(shí)和語(yǔ)言學(xué)中的非規(guī)范知識(shí)處理問(wèn)題為對(duì)象，開(kāi)展海量非規(guī)范知識(shí)庫(kù)、示范性語(yǔ)義網(wǎng)和通用網(wǎng)上知識(shí)獲取實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的研究工作。西安交通大學(xué)謝友柏院士提出產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)的核心是知識(shí)的獲取，進(jìn)行了設(shè)計(jì)知識(shí)獲取、分布式設(shè)計(jì)資源的構(gòu)造及利用等工作。上海交通大學(xué)APEX數(shù)據(jù)與知識(shí)管理實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行了下一代搜索技術(shù)、語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)(SemanticWeb)等數(shù)據(jù)與知識(shí)管理方面的研究工作，目的是幫助人們從各種各樣的結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化、非規(guī)范性的信息中更好地獲得管理所需要的知識(shí)。目前國(guó)內(nèi)在非規(guī)范性知識(shí)獲取技術(shù)研究方面還處于起步階段，還沒(méi)有專(zhuān)門(mén)針對(duì)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)制造領(lǐng)域的非規(guī)范知識(shí)獲取技術(shù)研究成果報(bào)導(dǎo)，非規(guī)范知識(shí)獲取技術(shù)已成為機(jī)械設(shè)計(jì)制造知識(shí)庫(kù)構(gòu)建與應(yīng)用的新課題。綜觀當(dāng)前國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展與成果，在機(jī)械工程領(lǐng)域非規(guī)范性知識(shí)處理與獲取技術(shù)研究中還存在著以下明顯的問(wèn)題及亟待解決的技術(shù)難點(diǎn)(1)缺乏對(duì)機(jī)械設(shè)計(jì)過(guò)程中非規(guī)范性知識(shí)的特征與描述方法的研究，需要對(duì)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)制造的不同知識(shí)資源應(yīng)用和發(fā)現(xiàn)的案例進(jìn)行歸納統(tǒng)計(jì)，分析非規(guī)范知識(shí)在人類(lèi)專(zhuān)家認(rèn)知思維過(guò)程中所起的作用、應(yīng)用模式和特征，進(jìn)行基于非規(guī)范知識(shí)的認(rèn)知模式、獲取與發(fā)現(xiàn)方法的研究工作；(2)在非規(guī)范知識(shí)粒度概念模型與非規(guī)范知識(shí)基元結(jié)構(gòu)形式研究方面，關(guān)鍵之處在于提出適用于機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)制造知識(shí)在含義和結(jié)構(gòu)上存在的非規(guī)范知識(shí)的表示和獲取方法。國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有技術(shù)方法主要集中在對(duì)機(jī)械設(shè)計(jì)過(guò)程中的規(guī)范性知識(shí)的描述與處理方法方面，設(shè)計(jì)知識(shí)表示仍多用傳統(tǒng)的產(chǎn)生式規(guī)則、框架、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、一階謂詞邏輯、面向?qū)ο蟮刃问交Ｐ?，不能適應(yīng)非規(guī)范知識(shí)表示和獲取的需要；(3)非規(guī)范知識(shí)獲取方法與工具開(kāi)發(fā)技術(shù)。關(guān)鍵問(wèn)題是如何有效提供一種機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)制造知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)構(gòu)建與應(yīng)用的系統(tǒng)框架以及原型軟件系統(tǒng)。
發(fā)明內(nèi)容針對(duì)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)制造領(lǐng)域的非規(guī)范知識(shí)獲取技術(shù)研究現(xiàn)狀，本發(fā)明的目的旨在提供一種用于構(gòu)建機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)的非規(guī)范知識(shí)獲取方法，以實(shí)現(xiàn)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)制造過(guò)程中非規(guī)范知識(shí)的快速獲取、應(yīng)用，為機(jī)械產(chǎn)品的創(chuàng)新設(shè)計(jì)、智能化和數(shù)字化設(shè)計(jì)和制造提供有力保障。本發(fā)明的基本內(nèi)容，在分析了機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程中知識(shí)表現(xiàn)形態(tài)的基礎(chǔ)上，定義了非規(guī)范知識(shí)的含義，利用信息粒度分析方法設(shè)計(jì)了非規(guī)范性知識(shí)粒度劃分的計(jì)算模型，研究了機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)非規(guī)范知識(shí)基元結(jié)構(gòu)體系與基本格式，提出了基于元數(shù)據(jù)的非規(guī)范知識(shí)基元表示方法，發(fā)明了語(yǔ)義匹配獲取、序列數(shù)據(jù)資源中的非規(guī)范知識(shí)基元獲取、基于聚類(lèi)分析的非規(guī)范實(shí)例知識(shí)獲取等多模式非規(guī)范知識(shí)獲取方法。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)構(gòu)建與應(yīng)用的系統(tǒng)框架以及原型軟件系統(tǒng)。本發(fā)明的研究工作概括起來(lái)包括四個(gè)方面，一是確定非規(guī)范性知識(shí)粒度劃分方法；二是構(gòu)建非規(guī)范知識(shí)基元結(jié)構(gòu)體系與基本格式；三是多模式非規(guī)范知識(shí)獲取方法；四是建立機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)構(gòu)建與應(yīng)用的系統(tǒng)框架。其主要技術(shù)內(nèi)容如下通過(guò)分析機(jī)械設(shè)計(jì)制造單位信息系統(tǒng)中的不確定性問(wèn)題，將機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)在語(yǔ)義和結(jié)構(gòu)上的不確定性(包括模糊)、不協(xié)調(diào)性(包括噪音)、不完全性(非封閉世界)、不穩(wěn)定性(如時(shí)變性)以及依賴于人機(jī)協(xié)同的啟發(fā)式知識(shí)等多種知識(shí)形態(tài)的表示與獲取問(wèn)題定義為非規(guī)范知識(shí)(IrregularKnowledge)處理技術(shù)，利用信息粒度分析方法，確定非規(guī)范性信息粒度劃分的計(jì)算方法。非規(guī)范知識(shí)的基元結(jié)構(gòu)體系是一種機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程中非規(guī)范知識(shí)聚合程度的量化形式。本發(fā)明根據(jù)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)特征，提出一種按照一定的知識(shí)聚合程度的知識(shí)基元體系進(jìn)行知識(shí)信息處理的技術(shù)方案，建立了相應(yīng)的機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)基元體系和知識(shí)基元的基本格式，提出了基于元數(shù)據(jù)的非規(guī)范知識(shí)基元描述方法，建立起一種非規(guī)范知識(shí)基元的由計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)向知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)映射的方法。通過(guò)對(duì)非規(guī)范知識(shí)粒度的分析，采用多模式知識(shí)獲取方法對(duì)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)的非規(guī)范知識(shí)進(jìn)行聚類(lèi)和關(guān)聯(lián)等操作，設(shè)計(jì)了語(yǔ)義匹配獲取、序列數(shù)據(jù)資源中的非規(guī)范知識(shí)基元獲取、基于聚類(lèi)分析的非規(guī)范實(shí)例知識(shí)獲取等多模式非規(guī)范知識(shí)獲取方法。最后設(shè)計(jì)了機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)構(gòu)建與應(yīng)用的系統(tǒng)框架，開(kāi)發(fā)原型軟件系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)機(jī)械設(shè)計(jì)非規(guī)范知識(shí)的獲取、發(fā)現(xiàn)、發(fā)布與應(yīng)用等功能。本發(fā)明具體提出的用于構(gòu)建機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)的非規(guī)范知識(shí)獲取方法，主要包括以下步驟(1)機(jī)械制產(chǎn)品設(shè)計(jì)制造單位建立由計(jì)算機(jī)運(yùn)行的機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)所需的至少包含機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)模型、圖形文件、工藝數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的信息資源數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，并制定出進(jìn)行資源查詢檢索的接口格式；(2)在由計(jì)算機(jī)運(yùn)行的機(jī)械設(shè)計(jì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源與知識(shí)庫(kù)軟件系統(tǒng)中，進(jìn)入機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)非規(guī)范性知識(shí)獲取交互界面，根據(jù)需要處理的非規(guī)范知識(shí)的特征和功能需要，進(jìn)行非規(guī)范性知識(shí)特征分析和表示模式的選擇；(3)針對(duì)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)、工藝設(shè)計(jì)管理信息系統(tǒng)中數(shù)據(jù)知識(shí)特征，由計(jì)算機(jī)進(jìn)行非規(guī)范性知識(shí)粒度劃分計(jì)算，將機(jī)械設(shè)計(jì)知識(shí)資源信息系統(tǒng)的知識(shí)顆粒劃分與知識(shí)粒度的數(shù)值計(jì)算，進(jìn)行集合操作的判斷與集合運(yùn)算，形成需要處理的知識(shí)對(duì)象的非規(guī)范知識(shí)基元結(jié)構(gòu)體系與基本格式；(4)對(duì)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)基元信息屬性確認(rèn)，通過(guò)審核后的知識(shí)基元元數(shù)據(jù)，以統(tǒng)一的XML格式進(jìn)行集中存儲(chǔ)和管理，組成知識(shí)基元元數(shù)據(jù)庫(kù)；(5)通過(guò)判斷非規(guī)范知識(shí)基元的屬性和粒度，分別采用語(yǔ)義匹配獲取、序列數(shù)據(jù)資源中的非規(guī)范知識(shí)基元獲取、基于聚類(lèi)分析的非規(guī)范實(shí)例知識(shí)獲取的方法進(jìn)行多模式非規(guī)范知識(shí)的獲取，形成滿足機(jī)械設(shè)計(jì)制造單位進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)；(6)通過(guò)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)用戶應(yīng)用界面，對(duì)所建立的機(jī)械設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證，反復(fù)進(jìn)行(1)至(5)的步驟，不斷充實(shí)和完善機(jī)械設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，直達(dá)到支持機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)制造單位進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)和智能設(shè)計(jì)的目的。機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域的通用信息資源與知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的建設(shè)是實(shí)現(xiàn)機(jī)械產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)、智能化設(shè)計(jì)的關(guān)鍵技術(shù)之一。由于機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)信息和知識(shí)特有的經(jīng)驗(yàn)性、不確定性和非規(guī)范性，如設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、維護(hù)、服務(wù)和管理中產(chǎn)生的大量設(shè)計(jì)制造數(shù)據(jù)、各類(lèi)電子文檔、經(jīng)驗(yàn)規(guī)則和知識(shí)等，這類(lèi)信息很難用數(shù)字化手段直接進(jìn)行規(guī)范化和結(jié)構(gòu)化的描述，使得人們難以有效利用大量信息資源中隱含的設(shè)計(jì)與制造知識(shí)。非規(guī)范知識(shí)處理技術(shù)為機(jī)械工程信息資源及知識(shí)庫(kù)中信息資源的表示、采集、獲取及應(yīng)用提出了新的課題。本發(fā)明的提出，對(duì)于這一新課題的解決奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。本發(fā)明所具有的積極效果主要體現(xiàn)在以下方面(1)隨著制造業(yè)信息化工程技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展，企業(yè)需要處理大量的非規(guī)范性知識(shí)信息，確定性知識(shí)處理理論和方法已越來(lái)越不能滿足這種快速發(fā)展的要求。本發(fā)明提出的非規(guī)范化知識(shí)處理基礎(chǔ)理論與方法研究成果，不僅有利于推動(dòng)知識(shí)表示、獲取和發(fā)現(xiàn)技術(shù)方法朝著縱深發(fā)展，而且也將為如何從網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下所面臨海量非結(jié)構(gòu)化信息中獲取和發(fā)現(xiàn)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域知識(shí)探索出一種新的解決技術(shù)方法，具有重要的理論意義和應(yīng)用前景。(2)本發(fā)明針對(duì)機(jī)械設(shè)計(jì)系統(tǒng)非規(guī)范信息的特點(diǎn)，為消除非規(guī)范性對(duì)數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)在制造系統(tǒng)內(nèi)部傳播、擴(kuò)散和處理的障礙，實(shí)現(xiàn)制造系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)的可控共享環(huán)境，在此基礎(chǔ)上，通過(guò)基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)的數(shù)據(jù)挖掘工作，促進(jìn)新的設(shè)計(jì)知識(shí)的生成。(4)以基于元數(shù)據(jù)的機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)基元為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)非規(guī)范性制造知識(shí)描述的規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化，提高其表達(dá)質(zhì)量和使用效率。(5)對(duì)元數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一格式的描述，消除了非規(guī)范性對(duì)知識(shí)傳播和應(yīng)用的阻礙作用，同時(shí)可以保證較高的使用效率和較好的使用效果。(6)用于構(gòu)建機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，形成多種智能方法相結(jié)合的設(shè)計(jì)知識(shí)獲取和發(fā)現(xiàn)模式，在此基礎(chǔ)上，綜合運(yùn)用信息技術(shù)、人工智能技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)獲取、處理和智能化決策支持。四附圖1是機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)基元結(jié)構(gòu)體系圖。附圖2是齒輪機(jī)構(gòu)知識(shí)基元表達(dá)體系示意圖。圖附3是機(jī)械產(chǎn)品工藝設(shè)計(jì)知識(shí)基元結(jié)構(gòu)體系圖。附圖4是機(jī)械產(chǎn)品工藝設(shè)計(jì)知識(shí)基元基本格式示意圖。附圖5是機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)構(gòu)建與應(yīng)用的系統(tǒng)框架圖。附圖6是MD-DRKBS主界面圖。附圖7是非規(guī)范性知識(shí)粒度信息界面圖。附圖8是知識(shí)基元結(jié)構(gòu)體系圖。附圖9是語(yǔ)義匹配獲取模式實(shí)例示意圖。附圖10是序列數(shù)據(jù)資源獲取模式實(shí)例示意圖。附圖11是非規(guī)范實(shí)例知識(shí)獲取實(shí)例示意圖。附圖12是機(jī)械設(shè)計(jì)非規(guī)范知識(shí)基元示意圖。附圖13是機(jī)械設(shè)計(jì)非規(guī)范知識(shí)基元編輯示意圖。附圖14是工藝設(shè)計(jì)非規(guī)范知識(shí)基元編輯示意圖。五具體實(shí)施例方式為了更清楚的理解本發(fā)明，以下對(duì)發(fā)明的詳細(xì)內(nèi)容、并結(jié)合附圖和發(fā)明人依本發(fā)明的技術(shù)方案完成的實(shí)例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)論述。1、定義非規(guī)范知識(shí)粒度本發(fā)明采用三元組(k,f，r)來(lái)形式化定義機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)的知識(shí)粒度，其中K表示產(chǎn)品規(guī)程中涉及到的所有設(shè)計(jì)知識(shí)論域，所考慮的設(shè)計(jì)知識(shí)集合。F是屬性函數(shù)，定義為F:K—y，y表示設(shè)計(jì)知識(shí)的屬性集合。r表示設(shè)計(jì)知識(shí)論域的結(jié)構(gòu)，定義為設(shè)計(jì)知識(shí)論域中各個(gè)設(shè)計(jì)知識(shí)元素之間的關(guān)系。2、構(gòu)建非規(guī)范性知識(shí)粒度劃分的計(jì)算模型針對(duì)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)、工藝設(shè)計(jì)管理信息系統(tǒng)，粗糙集理論能夠通過(guò)一定粒度下的信息資源屬性約束來(lái)獲取隱含的各類(lèi)知識(shí)資源，同時(shí)粗糙集本身就是對(duì)不確定和非規(guī)范知識(shí)信息進(jìn)行處理的有力工具，因此，本發(fā)明提出基于信息粒度計(jì)算的非規(guī)范性知識(shí)粒度劃分計(jì)算模型和過(guò)程如下-(1)設(shè)論域U有子集X、Y，如果通過(guò)論域U上的關(guān)系R，無(wú)法分辨X和Y，則稱X和Y具有基于R的不可分辨關(guān)系，或等價(jià)關(guān)系。(2)知識(shí)顆粒是指具有相同屬性且關(guān)于某一屬性不可分辨的對(duì)象集。每一個(gè)這樣的知識(shí)顆粒相當(dāng)于粗糙集的一個(gè)等價(jià)類(lèi)或等價(jià)顆粒。從這種知識(shí)顆粒的概念出發(fā)，知識(shí)粒度實(shí)際上反映了根據(jù)某一屬性對(duì)知識(shí)進(jìn)行不可分辨劃分的程度。(3)如果根據(jù)給定屬性不可再劃分，則稱為關(guān)系R下的知識(shí)顆粒最小化，否則，稱為關(guān)系R下的知識(shí)顆粒可分。(4)在上述定義的基礎(chǔ)上，將機(jī)械設(shè)計(jì)知識(shí)資源信息系統(tǒng)的知識(shí)顆粒劃分與知識(shí)粒度的數(shù)值計(jì)算分離，轉(zhuǎn)化為一種是否需要和是否可以進(jìn)行集合操作的判斷，并在此判斷基礎(chǔ)上進(jìn)行所需的集合運(yùn)算。進(jìn)行知識(shí)粒度概念和算法模型研究的目的是為了建立非規(guī)范性知識(shí)基元體系奠定理論基礎(chǔ)，形成以粗糙集為理論基礎(chǔ)的機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)非規(guī)范性知識(shí)信息的描述和獲取方法，構(gòu)建基于元數(shù)據(jù)的機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)基元體系，到達(dá)盡可能消除非規(guī)范性對(duì)數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)在設(shè)計(jì)制造單位知識(shí)資源制造系統(tǒng)內(nèi)部傳播、擴(kuò)散和處理的障礙，實(shí)現(xiàn)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)制造單位信息系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)的可控共享環(huán)境。3、建立非規(guī)范知識(shí)基元結(jié)構(gòu)體系與基本格式機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程中，知識(shí)資源涉及面寬、形式多樣，為了便于使用和管理，應(yīng)當(dāng)建立相應(yīng)的設(shè)計(jì)制造單位知識(shí)基元體系。機(jī)械設(shè)計(jì)知識(shí)基元是一個(gè)多層次的體系，因此存在著基于不同粒度的規(guī)范性和非規(guī)范性知識(shí)基元。一般來(lái)說(shuō)，設(shè)計(jì)制造單位信息系統(tǒng)中既有相當(dāng)多的特有信息、也有相當(dāng)多通用信息，因此我們將設(shè)計(jì)知識(shí)基元分為以下三類(lèi)(1)用戶自定義設(shè)計(jì)知識(shí)基元。這里的"用戶"所指的是從事機(jī)械制造行為的團(tuán)體和組織。用戶將其在實(shí)際生產(chǎn)活動(dòng)中獲取和積累的知識(shí)進(jìn)行分解，形成不同層次不同粒度的知識(shí)基元，并將其按照用戶的實(shí)際情況和使用習(xí)慣進(jìn)行一定程度的規(guī)范化，并存入用戶知識(shí)基元數(shù)據(jù)庫(kù)，成為用戶內(nèi)部各部門(mén)共享的共性知識(shí)基元。(2)共識(shí)性設(shè)計(jì)知識(shí)基元。在長(zhǎng)期的生產(chǎn)實(shí)踐中，各用戶都積累了大量的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理信息和知識(shí)，其中有相當(dāng)部分是用戶獨(dú)有的，也有相當(dāng)部分是在同類(lèi)行業(yè)中具有共性的知識(shí)。由于各用戶的人員素質(zhì)、技術(shù)水平、生產(chǎn)組織方式等各個(gè)方面的差異，這些共性知識(shí)在表現(xiàn)形式上往往有較大的差異，如某些加工工藝，雖然各用戶類(lèi)似的工藝過(guò)程大同小異，但操作習(xí)慣甚至工序名稱等都有微小差異。共識(shí)知識(shí)基元就是將類(lèi)似的設(shè)計(jì)知識(shí)進(jìn)行提煉加工，形成行業(yè)內(nèi)部均可理解的、互換性和可操作性較強(qiáng)的知識(shí)。(3)標(biāo)準(zhǔn)性設(shè)計(jì)知識(shí)基元。標(biāo)準(zhǔn)知識(shí)基元就是已被同行業(yè)廣泛使用、已形成標(biāo)準(zhǔn)的知識(shí)。如各類(lèi)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)以及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)中的知識(shí)。下面以機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)和制造工藝設(shè)計(jì)部門(mén)為例，對(duì)知識(shí)基元的格式作出進(jìn)一步的說(shuō)明。(1)機(jī)械設(shè)計(jì)知識(shí)基元結(jié)構(gòu)體系。按照不同的粒度，我們將設(shè)計(jì)知識(shí)基元分為常用機(jī)械設(shè)計(jì)計(jì)算知識(shí)基元、常用機(jī)械設(shè)計(jì)査詢知識(shí)基元、機(jī)械工程常用公式計(jì)算基元、機(jī)械標(biāo)準(zhǔn)件圖形基元、機(jī)械工程常用英漢詞匯對(duì)譯基元等，在上述各知識(shí)基元的較低粒度層，又分為若干子知識(shí)基元，如機(jī)械設(shè)計(jì)計(jì)算和查詢基元，進(jìn)而又分為尺寸公差與配合査詢知識(shí)基元、形狀與位置公差査詢知識(shí)基元、螺栓鏈接設(shè)計(jì)知識(shí)基元、鍵連接設(shè)計(jì)知識(shí)基元、帶傳動(dòng)設(shè)計(jì)知識(shí)基元等。如圖1所示。(2)機(jī)械設(shè)計(jì)知識(shí)基元基本格式。設(shè)計(jì)知識(shí)本身也有其相對(duì)穩(wěn)定的一面。例如一個(gè)復(fù)雜的機(jī)構(gòu)是由多個(gè)簡(jiǎn)單機(jī)構(gòu)組合而成的，機(jī)械常用機(jī)構(gòu)包括螺旋傳動(dòng)機(jī)構(gòu)、平面連桿機(jī)構(gòu)、凸輪機(jī)構(gòu)和齒輪傳動(dòng)機(jī)構(gòu)等，一種簡(jiǎn)單機(jī)構(gòu)就是一個(gè)機(jī)構(gòu)知識(shí)基元，而無(wú)論上述哪一種機(jī)構(gòu)知識(shí)基元，都包含各自的運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)和制造屬性，而這三個(gè)屬性又分別具備自身的子屬性，因而就形成了三個(gè)粒度層次上的知識(shí)基元體系，以齒輪傳動(dòng)為例，其基于不同粒度的知識(shí)基元表達(dá)體系如圖2所示。(3)機(jī)械工藝設(shè)計(jì)知識(shí)基元結(jié)構(gòu)體系。工藝設(shè)計(jì)知識(shí)主要可以分為工藝設(shè)計(jì)知識(shí)和工藝管理知識(shí)等，其中工藝設(shè)計(jì)知識(shí)又可分為冷加工工藝知識(shí)、熱加工工藝知識(shí)、裝配工藝知識(shí)等，工藝管理知識(shí)可以分為工藝文件管理知識(shí)、工藝流程管理知識(shí)、工藝服務(wù)管理知識(shí)等。從上述各類(lèi)工藝知識(shí)中都可提取相應(yīng)的工藝知識(shí)基元。工藝設(shè)計(jì)知識(shí)基元的結(jié)構(gòu)體系如圖3所示。(4)機(jī)械工藝設(shè)計(jì)知識(shí)基元基本格式。我們將制造工藝知識(shí)分為靜態(tài)工藝知識(shí)和動(dòng)態(tài)工藝知識(shí)。所有已成為規(guī)范或者具備較強(qiáng)通用性、一般不予變動(dòng)的工藝知識(shí)，如國(guó)家、部委和企業(yè)與工藝相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)等，都屬于靜態(tài)工藝知識(shí)，否則屬于動(dòng)態(tài)工藝知識(shí)。以車(chē)削工藝為例，工藝設(shè)計(jì)知識(shí)基元的基本格式如圖4所示。4、基于元數(shù)據(jù)的非規(guī)范知識(shí)基元表示機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)基元信息屬性包括設(shè)計(jì)知識(shí)基元名稱、類(lèi)別、所屬部門(mén)、責(zé)任人、數(shù)據(jù)格式、使用權(quán)限等。知識(shí)基元的元數(shù)據(jù)表示，就是對(duì)制造知識(shí)基元的結(jié)構(gòu)化描述。通過(guò)部門(mén)審核后的知識(shí)基元元數(shù)據(jù)，以統(tǒng)一的XML格式進(jìn)行集中存儲(chǔ)和管理，組成知識(shí)基元元數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)基元進(jìn)行元數(shù)據(jù)表示的優(yōu)點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下方面-(1)知識(shí)基元元數(shù)據(jù)是對(duì)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)基元本身的描述，為各類(lèi)設(shè)計(jì)制造知識(shí)提供了統(tǒng)一的描述方法；(2)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)基元既包括規(guī)范性的也包括非規(guī)范性的知識(shí)基元，而機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)基元的元數(shù)據(jù)則可以采用統(tǒng)一、簡(jiǎn)單且同構(gòu)的數(shù)據(jù)格式；(3)元數(shù)據(jù)的使用能夠使用戶更加充分利用知識(shí)資源數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中有價(jià)值的甚至是潛在的知識(shí)信息。通過(guò)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)基元元數(shù)據(jù)的屬性值，可以進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)工作。5、多模式非規(guī)范知識(shí)獲取機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)非規(guī)范知識(shí)獲取是一種通過(guò)在對(duì)非規(guī)范知識(shí)粒度計(jì)算、非規(guī)范知識(shí)基元結(jié)構(gòu)和知識(shí)基元元數(shù)據(jù)表示的基礎(chǔ)上，應(yīng)用從數(shù)據(jù)信息資源中挖掘知識(shí)資源技術(shù)，本發(fā)明提出集成數(shù)據(jù)資源收集、粒度計(jì)算、基元結(jié)構(gòu)定義、基元元數(shù)據(jù)歸納、結(jié)果分析與可視化輸出等過(guò)程為一體的多模式非規(guī)范知識(shí)獲取方法。通過(guò)對(duì)非規(guī)范知識(shí)粒度的分析，將機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)看成是具有一定粒度特征的知識(shí)基元結(jié)構(gòu)，按照一定分類(lèi)規(guī)則對(duì)識(shí)別出的知識(shí)基元結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類(lèi)，建立基于知識(shí)粒度的多模式知識(shí)獲取模型。釆用多模式知識(shí)獲取方法對(duì)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)的非規(guī)范知識(shí)進(jìn)行聚類(lèi)和關(guān)聯(lián)等操作，從而滿足機(jī)械制造企業(yè)建立產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的需求。本發(fā)明的多模式知識(shí)獲取體現(xiàn)在如下三項(xiàng)技術(shù)(1)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)非規(guī)范知識(shí)基元的語(yǔ)義匹配獲取模式。語(yǔ)義匹配涉及到知識(shí)語(yǔ)言分詞、文本知識(shí)分類(lèi)、知識(shí)語(yǔ)義識(shí)別等方面，目前在這方面還沒(méi)有很有效的算法。本發(fā)明針對(duì)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)常用術(shù)語(yǔ)和非規(guī)范知識(shí)語(yǔ)句的獲取問(wèn)題，采用基于語(yǔ)義分析的方法，通過(guò)判斷編輯距離對(duì)非規(guī)范知識(shí)語(yǔ)句進(jìn)行匹配。首先對(duì)非規(guī)范知識(shí)語(yǔ)句x和y利用編輯距離a(x,y)進(jìn)行串識(shí)別，計(jì)算非規(guī)范知識(shí)語(yǔ)句之間距離相似值---——以給定相似值S作為參考值，選取si〉S的所有非規(guī)范知識(shí)語(yǔ)句；將所得到的非規(guī)范知識(shí)語(yǔ)句進(jìn)行字符匹配，通過(guò)對(duì)矩陣進(jìn)行匹配分析，將非規(guī)范知識(shí)語(yǔ)句中重復(fù)性字符提取，獲得新的非規(guī)范知識(shí)語(yǔ)句。再通過(guò)對(duì)非規(guī)范知識(shí)語(yǔ)句進(jìn)行規(guī)范化整理，最終確定為標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)或非規(guī)范知識(shí)語(yǔ)句；按粒度分類(lèi)規(guī)則，將獲取的標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)和非規(guī)范知識(shí)語(yǔ)句區(qū)分，存入用戶產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)中。(2)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)序列數(shù)據(jù)資源中的非規(guī)范知識(shí)基元獲取。序列(Sequence)是一種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)形式，可以是時(shí)序序列，也可以是其他以某種邏輯排列起來(lái)的項(xiàng)集組成的序列。機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)序列數(shù)據(jù)文件可以看作是以產(chǎn)品零(部)件設(shè)計(jì)執(zhí)拗順序邏輯組織起來(lái)的一系列知識(shí)語(yǔ)句序列，以粒度形式的非規(guī)范知識(shí)基元為表現(xiàn)形式的知識(shí)語(yǔ)句序列，作為知識(shí)基元獲取的一種基本單元。本發(fā)明設(shè)計(jì)的機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)序列數(shù)據(jù)資源中的非規(guī)范知識(shí)基元獲取方法主要過(guò)程是首先，采用文本聚類(lèi)的思想掃描機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)序列資源數(shù)據(jù)庫(kù)；其次，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)和非規(guī)范知識(shí)基元結(jié)構(gòu)進(jìn)行比較，用相似知識(shí)語(yǔ)句的編碼進(jìn)行替換。替換方法為以自然語(yǔ)言理解為基礎(chǔ)，依據(jù)一定的原則設(shè)計(jì)相容函數(shù)G，以用戶給出的相似度r為標(biāo)準(zhǔn)，將非規(guī)范知識(shí)基元結(jié)構(gòu)文本ai與數(shù)據(jù)項(xiàng)的每一項(xiàng)bj進(jìn)行比較，若G(ai，bj)>r，則認(rèn)為單項(xiàng)集ai和bj相容，可用非規(guī)范知識(shí)基元結(jié)構(gòu)語(yǔ)句bj替換數(shù)據(jù)文本ai，則用bj的編碼替換ai，這樣，一個(gè)非規(guī)范知識(shí)基元結(jié)構(gòu)可由知識(shí)語(yǔ)句編碼所替換。不能與非規(guī)范知識(shí)基元結(jié)構(gòu)文本匹配的描述文本，說(shuō)明其在非規(guī)范知識(shí)基元結(jié)構(gòu)文件中的支持度太低，也就不可能成為常用的非規(guī)范知識(shí)基元中的描述，將其去掉。這樣，最終每一份數(shù)據(jù)資源文件被處理成由常用知識(shí)基元語(yǔ)句編碼組成的序列。最后得到常用非規(guī)范知識(shí)基元。(3)基于聚類(lèi)分析的機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)非規(guī)范實(shí)例知識(shí)獲取方法?；谀鄣膶哟尉垲?lèi)算法獲取機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)非規(guī)范實(shí)例知識(shí)可以看成是發(fā)現(xiàn)知識(shí)粒度較大、基元結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜的知識(shí)集合。本發(fā)明采用歐氏距離法或距離函數(shù)分類(lèi)算法，作為聚類(lèi)中的相似性測(cè)量。然而，在非規(guī)范實(shí)例知識(shí)發(fā)掘中，常遇到聚類(lèi)結(jié)果和先驗(yàn)知識(shí)之間往往存在著不協(xié)調(diào)性，同一類(lèi)知識(shí)在特征空間中距離相差遠(yuǎn)，其相似性測(cè)度大，不能將數(shù)據(jù)準(zhǔn)確處理。因此，根據(jù)知識(shí)粒度聚類(lèi)的思想，使用從自底向上的策略，開(kāi)始時(shí)把每個(gè)對(duì)象作為一個(gè)單獨(dú)的簇，然后逐次對(duì)各個(gè)簇進(jìn)行適當(dāng)合并，直到滿足某個(gè)終止條件為止，獲得機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)非規(guī)范實(shí)例知識(shí)。隨著聚類(lèi)過(guò)程的進(jìn)行，簇的數(shù)目不斷減小，簇內(nèi)非規(guī)范知識(shí)的數(shù)目逐漸增多，而簇間的最小距離增大，簇內(nèi)非規(guī)范知識(shí)之間的相似度降低。從非規(guī)范知識(shí)粒度的角度考慮，可以在不同粒度水平上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探測(cè)，有助于消除分類(lèi)先驗(yàn)知識(shí)和特征選取之間的不協(xié)調(diào)性，實(shí)現(xiàn)距離度量，得到所需的典型機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)非規(guī)范實(shí)例知識(shí)集合。6、機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)構(gòu)建與應(yīng)用的系統(tǒng)框架在上述原理、方法研究的基礎(chǔ)上，本發(fā)明以機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程中非規(guī)范知識(shí)處理為重點(diǎn)，構(gòu)建了一種機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)構(gòu)建與應(yīng)用的系統(tǒng)框架(見(jiàn)圖5所示)，由企業(yè)信息數(shù)據(jù)資源模塊、非規(guī)范性知識(shí)處理技術(shù)模塊、知識(shí)管理工具集、機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)應(yīng)用軟件系統(tǒng)、非規(guī)范性知識(shí)獲取交互界面、機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)用戶應(yīng)用界面等模塊所組成。該系統(tǒng)框架為機(jī)械產(chǎn)品開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)人員提供一種用以支持信息資源信息化、集成化的知識(shí)集成共享體系和知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，來(lái)存儲(chǔ)和管理機(jī)械產(chǎn)品協(xié)同設(shè)計(jì)制造過(guò)程中所需的各類(lèi)知識(shí)，用以支持機(jī)械產(chǎn)品開(kāi)發(fā)問(wèn)題的智能求解，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品快速開(kāi)發(fā)。在圖5所示的系統(tǒng)框架中，企業(yè)信息數(shù)據(jù)資源模塊包括設(shè)計(jì)、工藝、生產(chǎn)及管理等各個(gè)部門(mén)的信息知識(shí)資源和數(shù)據(jù)庫(kù)，也包括國(guó)家、部委和行業(yè)頒布的各項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)，以及通過(guò)外部網(wǎng)絡(luò)獲取的各類(lèi)制造信息和知識(shí)等。這是本發(fā)明進(jìn)行非規(guī)范性知識(shí)處理、建立機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)的基礎(chǔ)。非規(guī)范性知識(shí)處理技術(shù)模塊是本發(fā)明的主要技術(shù)核心內(nèi)容，包括非規(guī)范性知識(shí)粒度劃分計(jì)算模型、非規(guī)范知識(shí)基元結(jié)構(gòu)體系與基本格式、非規(guī)范知識(shí)基元表示模式、多模式知識(shí)獲取方法等內(nèi)容，通過(guò)這些功能模塊的協(xié)同作業(yè)，實(shí)現(xiàn)非規(guī)范性知識(shí)的獲取處理，形成一種用于構(gòu)建機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)的非規(guī)范知識(shí)獲取方法。知識(shí)管理工具集模塊提供一系列常規(guī)知識(shí)處理與管理工具軟件，支持規(guī)范性和非規(guī)范性知識(shí)的處理和應(yīng)用需求，并用于實(shí)現(xiàn)與企業(yè)的機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)應(yīng)用軟件系統(tǒng)(CAD/CAPP/CAM/CAE)的集成與協(xié)同工作。機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)非規(guī)范性知識(shí)獲取交互界面是專(zhuān)門(mén)用于本方面處理非規(guī)范性知識(shí)問(wèn)題的人機(jī)交互作業(yè)環(huán)境。7、實(shí)施實(shí)例發(fā)明人基于本發(fā)明上述所論述的理論、方法、算法與編程技術(shù)，開(kāi)發(fā)了一個(gè)機(jī)械設(shè)計(jì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源與知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)原型軟件(簡(jiǎn)稱MD-DRKBS)，該軟件系統(tǒng)的非規(guī)范知識(shí)處理功能的實(shí)現(xiàn)是以本發(fā)明所論述的理論、方法和算法來(lái)實(shí)現(xiàn)的。發(fā)明人己提交了MD-DRKBS的計(jì)算機(jī)軟件著作權(quán)登記申請(qǐng)，并希望能使MD-DRKBS工具成為商品化軟件。(1)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)非規(guī)范性知識(shí)獲取交互界面機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)非規(guī)范性知識(shí)獲取交互界面如圖6所示。主要包含菜單區(qū)、工具欄區(qū)、窗體操作按鈕、導(dǎo)航器、知識(shí)顯示區(qū)等功能區(qū)。其中菜單區(qū)和工具欄區(qū)的部分功能是重合的，工具欄區(qū)為用戶提供了快捷操作方式。導(dǎo)航器為用戶提供了各類(lèi)確定性和非規(guī)范知識(shí)目錄、索引、模糊等方式進(jìn)行非規(guī)范知識(shí)數(shù)據(jù)資料的查詢定位。知識(shí)顯示區(qū)用戶獲取處理的各種數(shù)據(jù)資料和非規(guī)范知識(shí)信息等。(2)非規(guī)范性知識(shí)粒度劃分計(jì)算模型按照非規(guī)范知識(shí)的定義和知識(shí)粒度劃分方法，在機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)中，"彈簧設(shè)計(jì)"、"摩擦輪傳動(dòng)設(shè)計(jì)"、"螺旋傳動(dòng)設(shè)計(jì)"、"齒輪機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)"和"帶傳動(dòng)設(shè)計(jì)"等都屬于同一知識(shí)粒度層次，而上述粒度層下的"設(shè)計(jì)方法"和"設(shè)計(jì)實(shí)例"屬于另一層次的同一知識(shí)粒度。用本發(fā)明提出的非規(guī)范性知識(shí)粒度劃分計(jì)算模型可得到相應(yīng)的非規(guī)范性知識(shí)粒度信息，如圖7所示。本發(fā)明提出基于信息粒度計(jì)算的非規(guī)范性知識(shí)粒度劃分計(jì)算模型的算例以下表l為實(shí)例來(lái)具體說(shuō)明。表1中孔是一種機(jī)械產(chǎn)品非回轉(zhuǎn)體零件面上的工藝設(shè)計(jì)孔，其加工屬性列表表示，共8個(gè)對(duì)象，均具有材料、孔徑、尺寸精度、表面粗糙度和加工方法屬性，各屬性值等，如表所示。按照上述知識(shí)粒劃分方法可得對(duì)于材料屬性，所有待加工孔不可分辨，即處于同一粒度條件下；對(duì)于孔徑屬性，第l、2、3、4孔不可分辨，第5、6、7、8孔不可分辨；對(duì)于尺寸精度屬性，第1、3、5、7孔不可分辨，第2、4、6、8孔不可分辨；對(duì)于表面粗糙度屬性，第l、2、5、6孔不可分辨，第3、4、7、8孔不可分辨。不可分辨集合分別構(gòu)成不同的知識(shí)顆粒，若Rl、R2、R3及R4分別表示條件屬性"材料"、"孔徑"、"尺寸精度"和"表面粗糙度"，S表示決策屬性"加工方法"，則上述信息系統(tǒng)用集合表示的顆粒劃分為U|Rl={{xl，x2,x3,x4，x5,x6，x7，x8}}，U|R2={{xl，x2,x3,x4}，{x5,x6，x7,x8}}，U|R3={{xl,x3,x5,x7}，{x2,x4,x6，x8}}，U|R4={{xl，x2,x5,x6}，{x3,x4，x7,x8}}，U|S={{x1，x5,x6}，(x2,x3,x4,x7,x8}}。表1一種非回轉(zhuǎn)體零件面上的孔加工屬性值列表<table>tableseeoriginaldocumentpage15</column></row><table>根據(jù)計(jì)算得出的顆粒劃分信息，為了建立非規(guī)范性知識(shí)基元體系奠定理論基礎(chǔ)，用于構(gòu)建基于元數(shù)據(jù)的機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)基元體系。(3)非規(guī)范知識(shí)基元結(jié)構(gòu)體系與基本格式在上述非規(guī)范性知識(shí)粒度劃分計(jì)算模型的基礎(chǔ)上，可構(gòu)建非規(guī)范知識(shí)基元結(jié)構(gòu)體系與基本格式。針對(duì)表1所需要的工藝設(shè)計(jì)知識(shí)粒度信息和非規(guī)范知識(shí)基元特征，在機(jī)械產(chǎn)品工藝設(shè)計(jì)中常用的切削計(jì)算方法里，加工設(shè)計(jì)方法如"車(chē)削"、"拉削"、"銑削"和"磨削"等的非規(guī)范知識(shí)屬于同一層次知識(shí)基元并具有相同格式，而"車(chē)削外圓"、"車(chē)削圓錐面"、"車(chē)削偏心"及"車(chē)削特形面"等常用車(chē)削加工則屬于車(chē)削加工知識(shí)的子層次，這樣就構(gòu)成了工藝設(shè)計(jì)的非規(guī)范知識(shí)基元結(jié)構(gòu)體系，如圖8所示。(4)基于元數(shù)據(jù)的非規(guī)范知識(shí)基元表示方法機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)基元信息屬性包括設(shè)計(jì)知識(shí)基元名稱、類(lèi)別、所屬部門(mén)、責(zé)任人、數(shù)據(jù)格式、使用權(quán)限等。知識(shí)基元的元數(shù)據(jù)表示，就是對(duì)制造知識(shí)基元的結(jié)構(gòu)化描述。通過(guò)部門(mén)審核后的知識(shí)基元元數(shù)據(jù)，以統(tǒng)一的XML格式進(jìn)行集中存儲(chǔ)和管理，組成知識(shí)基元元數(shù)據(jù)庫(kù)。表2是齒輪機(jī)構(gòu)非規(guī)范知識(shí)基元元數(shù)據(jù)的基本組成與表示方法。表2齒輪機(jī)構(gòu)非規(guī)范知識(shí)基元元數(shù)據(jù)組成<table>tableseeoriginaldocumentpage15</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage16</column></row><table>非規(guī)范知識(shí)需要一個(gè)通用的數(shù)據(jù)交換格式，而XML技術(shù)為各類(lèi)制造信息的描述提供了實(shí)現(xiàn)手段。表2中齒輪機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)非規(guī)范知識(shí)基元XML描述如下<xmlversion-'1.0，encoding-"GB2312，，？>〃xml版本<!DCOTYPE齒輪機(jī)構(gòu)非規(guī)范知識(shí)SYSTEM"ProcessCard.dtd">〃文檔類(lèi)型<Card>GongYiZhiShi</Card><CardHeader>//表頭部分，主要存儲(chǔ)單元數(shù)據(jù)〈EdtKnowledgeName5"各種齒輪材料及設(shè)計(jì)規(guī)范知識(shí)〈/EdtKnowledgeNam?！碋dtMainAttributeOne〉名稱〈/EdtMainAttributeOne〉〈EdtMainAttributeTwo〉類(lèi)別〈/Ed她inAttributeTwo〉〈EdtMainAttributeThree:所屬部門(mén)</EdtMainAttributeThree>〈EdtSubAttributeOn。責(zé)任人^dtSubAttributeOne〉〈EdtSubAttributeTwo〉數(shù)據(jù)格式^dtSubAttributeTw^〈EdtMainAttributeFour〉存儲(chǔ)系統(tǒng)^dtMainAttributeFoiu^〈EdtSubAttributeOn^更新時(shí)間〈/EdtSubAttributeOne〉〈EdtSubAttributeTwo〉設(shè)計(jì)知識(shí)基元編輯信息^EdtSubAttributeTwcO〈EdtSubAttributeTwo〉使用者記錄〈/EdtSubAttributeTwo〉</CardHeader><CardGrid>〃設(shè)計(jì)非規(guī)范知識(shí)內(nèi)容部分，主要存儲(chǔ)表格數(shù)據(jù)類(lèi)型<Row>〈ColO知識(shí)基元所進(jìn)行的添加操作々Co10<Coll>知識(shí)基元所進(jìn)行的刪除操作々ColP〈Col20記錄對(duì)知識(shí)基元所進(jìn)行的編輯操作々Co120</Row></Row></CardGrid>(5)多模式的非規(guī)范知識(shí)獲取方法機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)模塊是企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)系統(tǒng)中的最重要內(nèi)容，包括常用設(shè)計(jì)制造相關(guān)數(shù)據(jù)信息、確定性知識(shí)和非規(guī)范性知識(shí)，如常用基礎(chǔ)資料、機(jī)械設(shè)計(jì)計(jì)算及査詢、工藝設(shè)計(jì)計(jì)算及査詢等各內(nèi)容，上述各子模塊中又包含多項(xiàng)內(nèi)容，如機(jī)械設(shè)計(jì)計(jì)算及査詢包括軸承設(shè)計(jì)計(jì)算、鏈傳動(dòng)設(shè)計(jì)、齒輪傳動(dòng)設(shè)計(jì)、帶傳動(dòng)設(shè)計(jì)、形狀與位置公差查詢與選用及尺寸公差與配合査詢與選用等。在采用多模式知識(shí)獲取方法對(duì)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)的非規(guī)范知識(shí)方面，需按系統(tǒng)提供的三中方式進(jìn)行非規(guī)范知識(shí)的獲取。其中，通過(guò)語(yǔ)義匹配獲取模式獲取機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)非規(guī)范知識(shí)基元的實(shí)例見(jiàn)圖9所示，機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)序列數(shù)據(jù)資源中的非規(guī)范知識(shí)基元獲取的實(shí)例見(jiàn)IO所示，機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)非規(guī)范實(shí)例知識(shí)獲取實(shí)例見(jiàn)圖11所示。機(jī)械設(shè)計(jì)非規(guī)范知識(shí)基元顯示界面見(jiàn)圖12所示，機(jī)械設(shè)計(jì)非規(guī)范知識(shí)基元編輯界面見(jiàn)圖13所示，工藝設(shè)計(jì)非規(guī)范知識(shí)基元編輯界面見(jiàn)圖13所示。權(quán)利要求1、一種用于構(gòu)建機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)的非規(guī)范知識(shí)獲取方法，其特征在于包括以下步驟(1)機(jī)械制產(chǎn)品設(shè)計(jì)制造單位建立由計(jì)算機(jī)運(yùn)行的機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)所需的至少包含機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)模型、圖形文件、工藝數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的信息資源數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，并制定出進(jìn)行資源查詢檢索的接口格式；(2)在由計(jì)算機(jī)運(yùn)行的機(jī)械設(shè)計(jì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源與知識(shí)庫(kù)軟件系統(tǒng)中，進(jìn)入機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)非規(guī)范性知識(shí)獲取交互界面，根據(jù)需要處理的非規(guī)范知識(shí)的特征和功能需要，進(jìn)行非規(guī)范性知識(shí)特征分析和表示模式的選擇；(3)針對(duì)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)、工藝設(shè)計(jì)管理信息系統(tǒng)中數(shù)據(jù)知識(shí)特征，由計(jì)算機(jī)進(jìn)行非規(guī)范性知識(shí)粒度劃分計(jì)算，將機(jī)械設(shè)計(jì)知識(shí)資源信息系統(tǒng)的知識(shí)顆粒劃分與知識(shí)粒度的數(shù)值計(jì)算，進(jìn)行集合操作的判斷與集合運(yùn)算，形成需要處理的知識(shí)對(duì)象的非規(guī)范知識(shí)基元結(jié)構(gòu)體系與基本格式；(4)對(duì)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)基元信息屬性確認(rèn)，通過(guò)審核后的知識(shí)基元元數(shù)據(jù)，以統(tǒng)一的XML格式進(jìn)行集中存儲(chǔ)和管理，組成知識(shí)基元元數(shù)據(jù)庫(kù)；(5)通過(guò)判斷非規(guī)范知識(shí)基元的屬性和粒度，分別采用語(yǔ)義匹配獲取、序列數(shù)據(jù)資源中的非規(guī)范知識(shí)基元獲取和基于聚類(lèi)分析的非規(guī)范實(shí)例知識(shí)獲取的方法進(jìn)行多模式非規(guī)范知識(shí)的獲取，形成滿足機(jī)械設(shè)計(jì)制造單位進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)；(6)通過(guò)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)用戶應(yīng)用界面，對(duì)所建立的機(jī)械設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證，反復(fù)進(jìn)行(1)至(5)步驟，不斷充實(shí)和完善機(jī)械設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，直達(dá)到支持機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)制造單位進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)和智能設(shè)計(jì)的目的。2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于構(gòu)建機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)的非規(guī)范知識(shí)獲取方法，其特征在于所說(shuō)的進(jìn)行非規(guī)范性知識(shí)粒度劃分計(jì)算，是將機(jī)械設(shè)計(jì)知識(shí)資源信息系統(tǒng)的知識(shí)顆粒劃分與知識(shí)粒度的數(shù)值計(jì)算分離，轉(zhuǎn)化為一種是否需要和是否可以進(jìn)行集合操作的判斷，并在此判斷基礎(chǔ)上進(jìn)行所需的集合運(yùn)算。3、根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于構(gòu)建機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)的非規(guī)范知識(shí)獲取方法，其特征在于步驟(4)中所述機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)基元信息屬性確認(rèn)至少包括設(shè)計(jì)知識(shí)基元名稱、類(lèi)別、所屬部門(mén)、責(zé)任人、數(shù)據(jù)格式、使用權(quán)限。4、根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于構(gòu)建機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)的非規(guī)范知識(shí)獲取方法，其特征在于步驟(5)中的所述語(yǔ)義匹配獲取模式為-(1)對(duì)非規(guī)范知識(shí)語(yǔ)句x和y利用編輯距離a(x,y)進(jìn)行串識(shí)別，計(jì)算非規(guī)范知識(shí)語(yǔ)句之間距離相似值j5(x，力(2)以給定相似值S作為參考值，選取sbs的所有非規(guī)范知識(shí)語(yǔ)句；(3)將所得到的非規(guī)范知識(shí)語(yǔ)句進(jìn)行字符匹配，通過(guò)對(duì)矩陣進(jìn)行匹配分析，提取非規(guī)范知識(shí)語(yǔ)句中重復(fù)性字符，獲得新的非規(guī)范知識(shí)語(yǔ)句；(4)再通過(guò)對(duì)非規(guī)范知識(shí)語(yǔ)句進(jìn)行規(guī)范化整理，最終確定為標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)或非規(guī)范知識(shí)語(yǔ)句；(5)按粒度分類(lèi)規(guī)則，將獲取的標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)和非規(guī)范知識(shí)語(yǔ)句區(qū)分，存入設(shè)計(jì)制造單位機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)中。5、根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于構(gòu)建機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)的非規(guī)范知識(shí)獲取方法，其特征在于步驟(5)中的所述序列數(shù)據(jù)資源中的非規(guī)范知識(shí)基元獲取模式為(1)采用文本聚類(lèi)的方法掃描機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)序列資源數(shù)據(jù)庫(kù)；(2)將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)和非規(guī)范知識(shí)基元結(jié)構(gòu)進(jìn)行比較，用相似知識(shí)語(yǔ)句的編碼進(jìn)行替換，替換方法為以自然語(yǔ)言理解為基礎(chǔ)，依據(jù)確定的原則設(shè)計(jì)相容函數(shù)G，以用戶給出的相似度r為標(biāo)準(zhǔn)，將非規(guī)范知識(shí)基元結(jié)構(gòu)文本ai與數(shù)據(jù)項(xiàng)的每一項(xiàng)bj進(jìn)行比較，若G(ai，bj)>r，則認(rèn)為單項(xiàng)集ai和bj相容，可用非規(guī)范知識(shí)基元結(jié)構(gòu)語(yǔ)句bj替換數(shù)據(jù)文本ai，則用bj的編碼替換ai，將不能與非規(guī)范知識(shí)基元結(jié)構(gòu)文本匹配的描述文本去掉；(3)對(duì)每一份數(shù)據(jù)資源文件按照本項(xiàng)權(quán)利要求步驟(2)進(jìn)行處理，將其處理成由常用知識(shí)基元語(yǔ)句編碼組成的序列，最后得到常用非規(guī)范知識(shí)基元。6、根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于構(gòu)建機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)的非規(guī)范知識(shí)獲取方法，其特征在于步驟(5)中的所述基于聚類(lèi)分析的非規(guī)范實(shí)例知識(shí)獲取模式采用歐氏距離法或距離函數(shù)分類(lèi)算法，作為聚類(lèi)中的相似性測(cè)量。全文摘要本發(fā)明公開(kāi)了一種用于構(gòu)建機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)的非規(guī)范知識(shí)獲取方法。針對(duì)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域知識(shí)處理和開(kāi)發(fā)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的需要，本發(fā)明定義了非規(guī)范知識(shí)的含義，采用粒度計(jì)算原理提出了非規(guī)范性知識(shí)粒度劃分的計(jì)算模型，研究了機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)非規(guī)范知識(shí)基元結(jié)構(gòu)體系與基本格式，提出了基于元數(shù)據(jù)的非規(guī)范知識(shí)基元表示方法，發(fā)明了語(yǔ)義匹配獲取、序列數(shù)據(jù)資源中的非規(guī)范知識(shí)基元獲取、基于聚類(lèi)分析的非規(guī)范實(shí)例知識(shí)獲取多模式非規(guī)范知識(shí)獲取方法。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)構(gòu)建與應(yīng)用的系統(tǒng)框架以及原型軟件系統(tǒng)。本發(fā)明可用于解決在制造業(yè)中信息處理系統(tǒng)(CAD/CAM/CAE/PDM)中的非規(guī)范知識(shí)處理技術(shù)問(wèn)題，適應(yīng)制造業(yè)信息化工程技術(shù)深化發(fā)展的需要。文檔編號(hào)G06F17/30GK101477521SQ20081014790公開(kāi)日2009年7月8日申請(qǐng)日期2008年12月18日優(yōu)先權(quán)日2008年12月18日發(fā)明者雷徐,鷹殷,殷國(guó)富申請(qǐng)人:四川大學(xué)