[发明专利]一种基于多维关联函数的低碳产品实例动态分类方法

权利要求书

1.一种基于多维关联函数的低碳产品实例动态分类方法，该方法包括如下步骤：

(1)、面向全生命周期的低碳产品实例库建模

从原材料获取阶段、加工制造阶段、运输阶段、使用阶段以及回收阶段分别计算产品碳足迹和资源消耗成本，全生命周期产品碳足迹总量和总资源消耗成本为产品生命周期各个阶段所对应的碳排放和资源消耗成本的总和；

原材料获取阶段：

m_i为第i种材料的质量；e_i为第i类材料排放因子或者第i类材料的价格；

加工制造阶段：

E_ij为第i个零部件在第j道工序消耗电能的值；e_k为能源的排放因子或者能源的价格；

此阶段的资源消耗成本包括机器成本和人工成本，当e_k表示能源价格计算资源消耗时还应加上人工成本

H_i为工种i的加工工时；φ_i为工种i的工资费率；

运输阶段：

T_t为使用第t类交通工具运输产品的质量；D_t为使用第t类交通工具运输产品的运输距离；e_t为使用第t类交通工具运输产品的碳排放因子或者是第t类交通工具运输产品的价格；

使用阶段：G_u≈E×T_w×e_w (4)

E为实测日耗电量；T_w为平均运行时间；e_w为电力排放因子或者电力资源的价格；

回收阶段：

m_i为第i种回收材料的质量；φ_i为可回收利用材料的比例；e_i为材料i废弃物处理产生的单位碳排放或者第i类材料排放因子或者为第i种材料的回收价格；

全生命周期：G_T≈G_m+G_p+G_t+G_u+G_r (6)

或者

G_ti为第i个零部件在产品全生命周期过程中的碳足迹或者资源消耗成本；为产品零部件装配成产品所产生的碳足迹的量或者资源消耗成本；

(2)、基于低碳产品实例库的静态相似度检索分类

(2.1)、基于多维关联函数的相似度建模

针对客户所需求低碳产品的n个指标，在n维空间上建立低碳产品实例库性能数据对应的客户需求性能的n维可拓关联函数，设低碳产品实例性能数据P_i(x₁,x₂…x_n)对应n维空间上一个点，S₀、S分别为客户需求的特征需求区间以及可行需求区间，对应n维空间上的两个体，且x₀为最优点，则对应的n维可拓关联函数为：

$K_{n-D}\left(P_i\right)=\frac{{\mathrm{\ρ}}_{n-D}(P_i,x_0,S)}{D_{n-D}(P_i,S_0,S)}---\left(8\right)$

式中，ρ_n-D(P_i,x₀,S)表示实例P_i与最优值为x₀的区间S之间的可拓距；D_n-D(P_i,S₀,S)表示实例P_i关于特征需求区间S₀与可行需求区间S组成的区间套的位值；当最优值x₀分别取区间S、S₀的几何中心点，此时ρ_n-D(P_i,x₀,S)＝ρ_n-D(P_i,S)；ρ_n-D(P_i,x₀,S₀)＝ρ_n-D(P_i,S₀)，

基于多维可拓关联函数的相似度函数构建如下：

$sim(PR,P_i)=\left\{\begin{array}{cc}1,& K_{n-D}\left(P_i\right)\≥0\\ e^{K_{n-D}\left(P_i\right)},& K_{n-D}\left(P_i\right)\<0\end{array}\right.---\left(9\right)$

式中，K_n-D(P_i)表示针对客户需求PR的指标，第i个实例P_i的多维可拓关联函数值；

(2.2)、基于相似度和频度的低碳产品实例库约减

频度是指针对客户的不同需求而进行产品实例搜索时，某一产品实例满足需求并被输出的次数，则某型号产品的频度f为：

$f=\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}Num(1\≥{\mathrm{sim}}_i\>{\mathrm{sim}}_0)---\left(10\right)$

式中，sim_i表示客户针对该型号产品第i次需求的相似度值；sim₀为设置在(0,1)区间内的一个相似度阈值；函数Num为自增函数，

当产品实例的相似度函数值大于sim₀时，对f进行一次累加；f₀为设定的频度阈值，当某一产品的频度f≥f₀时，此实例进入分类实例库；

(2.3)、基于分类实例库的静态分类

实例静态分类分以下2种状况：

①、当sim(PR,P_i)＝1时，由式(9)可知：K_n-D(P_i)≥0，该类P_i属于针对客户本次需求的正域，表示产品实例各性能指标处于客户可行需求范围内，即满足客户条件；

②、当sim₀＜sim(PR,P_i)＜1时，由式(9)可知：K_n-D(P_i)＜0，该类P_i属于针对客户本次需求的负域，根据其基于可拓关联函数值构建的相似度函数，其值的大小描述其符合程度；

(3)、基于变需求下的低碳产品实例动态分类

(3.1)、基于需求蕴含变换下的可拓多维关联函数构建

论域中的P_i代表的是实例库中的实例，构建可拓关联函数为：

K'_n-D(P_i)＝T_kK_n-D(T_pP_i)＝K(P_i) (11)

式中，T_K表示变换关联准则，T_P表示变换实例元素，K表示新的需求空间下的多维关联函数构建法则；

(3.2)、基于可拓多维关联函数的实例动态再分类

基于所述可拓关联函数需要重新对实例库中的数据进行搜索，然后根据每个实例库实例的相似度值重新构建分类实例库，并对其进行静态分类；对比需求变化前后例库中的实例的静态分类结果，将分类实例库中的实例再进行分类，分成5个域：正质变正量变E₊(T)、负质变域负量变域E_-(T)、拓界J₀(T)；

(3.3)、基于多维关联函数的低碳产品实例动态分类过程

Step1：针对客户的第j次需求，构建多维关联函数K_j(P)，对产品实例库中i个实例信息进行分析，计算其相对应的关联函数值K_j(P_i)；

Step2：根据其关联函数K_j(P)构建产品相似度函数sim(PR,P)，然后再建立基于sim(PR,P)和f的分类实例库，对分类实例库中的实例静态分类，分成正域、负域；

Step3：判断客户需求PR是否改变？是，则j+1，并且针对客户的第j+1次需求，执行Step1～Step2；否，执行Step4；

Step4：分析比较分类实例库中的实例信息，根据其相对应的K_j(P)和K_j-1(P)值，对分类实例库中的实例进行基于需求变化的动态分类，分成正质变域、负质变域、正量变域、负量变域；

Step5：提取基于需求变化的动态分类规则，并存储规则库；

Step6：结束。

2.如权利要求1所述的一种基于多维关联函数的低碳产品实例动态分类方法，其特征在于：所述步骤(2.1)中，首先建立基于碳足迹、成本和排气量的三维可拓关联函数分析图，设需求可行空间为S、需求特征空间为S₀、最优点x₀≠O，O为可拓域空间的几何中心，P_i为实例数据组成的点，P_i¹、P_i²分别为直线x₀P_i与特征需求边界和可行需求边界的交点；

设多维空间中每个维度空间的可拓域与经典域无公共边界，即n维可拓距ρ_n-D(P_i,S₀)≠ρ_n-D(P_i,S)；在n维空间上n维可拓距的计算实际上是计算点P_i与区间端点P_i¹、P_i²的距离；其3维关联函数为：

$K_{3-D}\left(P_i\right)=\frac{{\mathrm{\ρ}}_{3-D}\left(P_i,S\right)}{D_{3-D}\left(P_i,S_0,S\right)}=\frac{{\mathrm{\ρ}}_{3-D}\left(P_i,S\right)}{{\mathrm{\ρ}}_{3-D}\left(P_i,S\right)-{\mathrm{\ρ}}_{3-D}\left(P_i,S_0\right)}=\±\frac{\left|P_i{P}_i^2\right|}{\left|P_i^1{P}_i^2\right|}---\left(12\right)$

式中，ρ_3-D(P_i,S)表示实例P_i与区间S之间的可拓距；ρ_3-D(P_i,S₀)表示实例P_i与区间S₀之间的可拓距；D_3-D(P_i,S₀,S)表示实例P_i关于特征需求区间S₀与可行需求区间S组成的区间套的位值；|P_iP_i²|表示点P_i与点P_i²之间的距离；|P_i¹P_i²|表示点P_i¹与点P_i²之间的距离。