申请/专利权人：北京理工大学

申请日：2024-01-15

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117875182A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F18/22;G06N3/092;G06N5/04

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于案例推理和强化学习的复杂产品智能设计方法，属于复杂产品设计技术方案，步骤包括：案例表征，通过框架理论对案例进行结构化表征，准确描述案例的特征和模块组成；案例匹配，根据需求检索案例库中的相似案例，获取相关经验和解决方案；案例重构，采用基于强化学习和权重顺序交叉重构的方法扩充案例库，并生成更多可能的设计方案；案例优选，采用多属性决策方法对扩充方案集进行评价和优选。本发明采用上述一种基于案例推理和强化学习的复杂产品智能设计方法，满足工程设计领域对高效、高质量设计方案的需求，快速、多样化地为设计人员提供设计方案，实现缩短设计周期和降低制造成本的效果。

主权项：1.一种基于案例推理和强化学习的复杂产品智能设计方法，其特征在于，步骤包括：S1、案例表征，基于框架理论对案例进行结构化表征；S2、案例匹配，根据需求检索案例库中的相似案例，获取相关经验和解决方案；S3、案例重构，基于强化学习和权重顺序交叉重构方法扩充案例库，并生成多个设计方案；S4、案例优选，采用多属性决策方法对扩充方案集进行评价和优选。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京理工大学 一种基于案例推理和强化学习的复杂产品智能设计方法

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