[发明专利]基于本体间语义相关的三维模型检索方法及系统

权利要求书

1.一种基于本体间语义相关的三维模型检索方法，其特征是，包括如下步骤：

数据获取：定义两种类型的产品：第一种类型产品和第二种类型产品，获取每种产品模型实例的特征数据，对特征数据进行归纳量化，然后利用每种产品模型实例的特征数据构建对应产品的语义本体；

特征关系集合构建：建立第一种类型产品的每个特征与第二种类型产品每个特征之间的关系，生成特征关系集合；

深度信念网络样本集生成：基于新的特征关系集合，判断每组特征关系对应的两个特征的属性是否相同，若相同，则该组特征关系的值为1；否则为0；从而生成样本集；

生成检索推荐准则：利用深度信念网络对样本集里面的样本数据进行学习，用户对样本集中每个实例搭配的评价结果作为深度信念网络的输出；求得每组特征关系的关联度权值，形成检索推荐准则；

形成检索结果：对用户提出的待检索产品进行语义特征提取，利用检索推荐准则实现待检索产品的语义特征与三维模型库中产品的语义特征之间相关度的计算，将满足设定阈值的结果作为检索结果。

2.如权利要求1所述的一种基于本体间语义相关的三维模型检索方法，其特征是，

在所述特征关系集合构建与所述深度信念网络样本集生成之间还包括降维：通过聚类算法对特征关系集合进行聚类，保留有相关性的特征，删除没有相关性的特征；得到若干个新的特征关系集合；从而实现对特征关系集合的降维。

3.如权利要求1所述的一种基于本体间语义相关的三维模型检索方法，其特征是，

在所述生成检索推荐准则之前，还包括：接收用户对样本集中每个实例搭配的评价，将评价分为五个等级：1、2、3、4和5，将用户对每个实例搭配的评价取平均数，四舍五入后，归入五个等级之一，作为实例搭配的最终评价结果；若最终评价结果属于五个等级中的某一个等级，则该等级的值为1，其他等级的值为0。

4.如权利要求1所述的一种基于本体间语义相关的三维模型检索方法，其特征是，

所述生成检索推荐准则的步骤为：

步骤(4.1)：利用样本集训练第一个RBM；

步骤(4.2)：设定第一个RBM的权重和偏移量，第一个RBM的隐元作为第二个RBM的显元，充分训练第二个RBM；

步骤(4.3)：顶层BP网络输入为第二个RBM隐元，输出为标签数据，标签数据对应该样本的用户打分等级；深度信念网络反向传播，以调整第k组特征关系r_k的关联度权值ω_k；其中，k∈{1,2,…s}；s表示特征关系的总数，为正整数；

步骤(4.4)：深度信念网络达到稳定状态，训练结束；得到相关度relat(X,Y)，形成检索推荐准则。

5.如权利要求4所述的一种基于本体间语义相关的三维模型检索方法，其特征是，

所述相关度relat(X,Y)

其中，X表示第一种类型产品，Y表示第二种类型产品，s表示特征关系的总数(其中s为正整数)，r_k表示第k组特征关系(其中k∈{1,2,…s})，ω_k表示第k组特征关系r_k的关联度权值其中k∈{1,2,…s})。