[发明专利]电子元器件替代选型系统及替代选型方法

权利要求书

1.一种电子元器件替代选型系统，其特征在于，包括：

数据预处理模块，用于收集电子元器件原始数据库中电子元器件的属性信息，并对所述属性信息进行预处理，构建替换元件数据库，建立元器件各参数属性倒排索引嵌套列表；合并相同属性参数、统一属性参数单位格式、删除错误数据、补全缺失数据；

属性索引分类模块，用于确定所述替换元件数据库中各替换元件的主要属性、次要属性以及距离计算属性；其中，

根据相应属性下不同种类数目来判段主要属性和距离计算属性：

其中，x_i表示数值型属性i的种类数目，N为子类元器件数据库中元器件数据总数，η为属性种类丰富度，θ为判别阈值；

综合相似度计算模块，用于根据所述主要属性、所述次要属性和所述距离计算属性计算所述各替换元件间的综合相似度；分别计算主要属性相似度、次要属性相似度和距离计算属性相似度，结合所述主要属性相似度和所述距离计算属性相似度确定主要相似度，结合所述主要相似度和所述次要属性相似度确定所述综合相似度；

所述主要属性相似度的计算方法包括：

建立主要属性广义相似度计算公式：

其中，表示元器件i、j间主要属性的相似度，k_i为元器件i在主要属性为k时的种类，n为替换元件数据库中所有主要属性的数目，X(k_i,k_j)为判断元器件i、j的主要属性k异同符号变量；

所述距离计算属性相似度的计算方法包括：

对所述距离计算属性的数据进行Z-Score标准化处理，假设有n个样本有m个指标，则每个变量可表示为x_ij，经标准化处理后其值为

其中，表示样本均值，s_j表示样本标准差，

经Z-Score标准化处理后，替换元件数据库中各个元器件计算属性间的欧氏距离：

D_i,j＝0,i_k＝nan

D_i,j＝0.01,j_k＝nan

其中，D_i,j为元器件i、j距离计算属性间的欧氏距离，i、j分别为被替代元器件和经过筛选后的相似元器件，i_k、j_k分别表示元器件i、j在第k个计算属性的取值，n为计算属性的总数；

将元器件距离计算属性间的欧氏距离转化为相似度：

其中，表示元器件i、j间距离计算属性相似度，Max(D_i)表示元器件i与相似元器件距离计算属性的最大距离，Min(D_i)为元器件i与相似元器件距离计算属性的最小距离；

所述次要属性相似度的计算方法具体包括：

建立次要属性广义相似度的计算模型为：

其中，Ss_i,j为元器件i,j间的次要属性相似度，k_i为元器件i在次要属性k中的种类，n为k_i种类中元器件所有次要属性的数目，为判断元器件i,j的次要属性k异同符号变量；

所述主要相似度计算模型为：

s.t.ω₁+ω₂＝1

ω₁≥0

ω₂≥0

其中，Ps_i,j为元器件i,j间的主要相似度，ω₁，ω₂分别为主要属性相似度和距离计算属性相似度权值，

结合主要相似度模型式和次要相似度模型，构建元器件综合相似度模型：

s.t.ω_a+ω_b＝1

ω_a≥ω_b≥0

其中，Sc_i,j为元器件i、j间的综合相似度，ω_a,ω_b分别表示元器件主要相似度和次要相似度的权值；

根据所述元器件综合相似度模型，将替代元器件所对应的各个主要相似度和次要相似度加权融合，得到替代元器件的综合相似度；

替换元件选择模块，用于根据被替换元件的属性信息，结合所述各替换元件间的综合相似度，确定替换元件。

2.一种电子元器件替代选型方法，其特征在于，包括如下流程步骤：

步骤S110：收集电子元器件原始数据库中电子元器件的属性信息，并对所述属性信息进行预处理，构建替换元件数据库，建立元器件各参数属性倒排索引嵌套列表；合并相同属性参数、统一属性参数单位格式、删除错误数据、补全缺失数据；

步骤S120：确定所述替换元件数据库中各替换元件的主要属性、次要属性以及距离计算属性；包括：

根据相应属性下不同种类数目来判段主要属性和距离计算属性：

其中，x_i表示数值型属性i的种类数目，N为子类元器件数据库中元器件数据总数，η为属性种类丰富度，θ为判别阈值；

步骤S130：根据所述主要属性、所述次要属性和所述距离计算属性计算所述各替换元件间的综合相似度；包括：

分别计算主要属性相似度、次要属性相似度和距离计算属性相似度，结合所述主要属性相似度和所述距离计算属性相似度确定主要相似度，结合所述主要相似度和所述次要属性相似度确定所述综合相似度；

所述主要属性相似度的计算方法包括：

建立主要属性广义相似度计算公式：

其中，表示元器件i、j间主要属性的相似度，k_i为元器件i在主要属性为k时的种类，n为替换元件数据库中所有主要属性的数目，X(k_i,k_j)为判断元器件i、j的主要属性k异同符号变量；

步骤S140：根据被替换元件的属性信息，结合所述各替换元件间的综合相似度，确定替换元件；所述距离计算属性相似度的计算方法包括：

对所述距离计算属性的数据进行Z-Score标准化处理，假设有n个样本有m个指标，则每个变量可表示为x_ij，经标准化处理后其值为

其中，表示样本均值，s_j表示样本标准差，

经Z-Score标准化处理后，替换元件数据库中各个元器件计算属性间的欧氏距离：

D_i,j＝0,i_k＝nan

D_i,j＝0.01,j_k＝nan

其中，D_i,j为元器件i、j距离计算属性间的欧氏距离，i、j分别为被替代元器件和经过筛选后的相似元器件，i_k、j_k分别表示元器件i、j在第k个计算属性的取值，n为计算属性的总数；

将元器件距离计算属性间的欧氏距离转化为相似度：

其中，表示元器件i、j间距离计算属性相似度，Max(D_i)表示元器件i与相似元器件距离计算属性的最大距离，Min(D_i)为元器件i与相似元器件距离计算属性的最小距离；

所述次要属性相似度的计算方法具体包括：

建立次要属性广义相似度的计算模型为：

其中，Ss_i,j为元器件i,j间的次要属性相似度，k_i为元器件i在次要属性k中的种类，n为k_i种类中元器件所有次要属性的数目，为判断元器件i,j的次要属性k异同符号变量；

所述主要相似度计算模型为：

s.t.ω₁+ω₂＝1

ω₁≥0

ω₂≥0

其中，Ps_i,j为元器件i,j间的主要相似度，ω₁，ω₂分别为主要属性相似度和距离计算属性相似度权值，

结合主要相似度模型式和次要相似度模型，构建元器件综合相似度模型：

s.t.ω_a+ω_b＝1

ω_a≥ω_b≥0

其中，Sc_i,j为元器件i、j间的综合相似度，ω_a,ω_b分别表示元器件主要相似度和次要相似度的权值；

根据所述元器件综合相似度模型，将替代元器件所对应的各个主要相似度和次要相似度加权融合，得到替代元器件的综合相似度。