[发明专利]一种家具行业设计师资源智能检索匹配方法和系统

权利要求书

1.一种家具行业设计师资源智能检索匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：

用户、设计师和设计机构通过家具设计服务平台发布设计需求信息或设计能力信息；

家具设计服务平台对信息进行审核，确定信息格式、内容符合平台规则，以确保能够按照平台规则进行检索匹配；

将设计需求信息、设计能力信息存储于云端服务器的数据库中，存储方式以关键字、分类、属性为依据；

在云端服务器中，对设计需求信息和设计能力信息进行基于模糊神经网络的自动检索匹配，并按照匹配度由高到低降序配列，把匹配结果反馈给用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设计需求信息包括：需求编码、需求名称、需求分类、发布状态、发布时间；所述需求分类包含使用环境、设计领域、设计风格三个维度；所述发布状态涵盖已发布、待审核、未通过、已下架。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在使用环境维度，设计需求信息的标签涵盖：卧室、客厅、餐厅、儿童、书房、办公、酒店、其它家具；在设计领域维度，设计需求信息的标签包括：设计咨询、智能工厂规划、软装陈列设计、家具设计、家居产品设计、品牌设计；在设计风格维度，设计需求信息的标签包括：韩式、东南亚、现代简约、美式、中式、欧式、日式。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所示设计能力信息包括：设计师基本信息和专业技术信息；所述设计师基本信息包括：设计师姓名、头像、联系电话、电子邮箱；所述专业技术信息包含：就职职位、设计经验、擅长领域、设计类型、个人简介、获奖情况。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述擅长领域包括：设计咨询、智能工厂规划、软装陈列设计、家具设计、家居产品设计、品牌设计；所述设计类型包含设计师擅长的设计风格和设计环境两个维度，设计风格维度包含：韩式、东南亚、现代简约、美式、中式、欧式、日式，设计环境维度包含：卧室、客厅、餐厅、儿童、书房、办公、酒店、其它家具。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用自适应神经模糊推理系统进行所述基于模糊神经网络的自动检索匹配，所述自适应神经模糊推理系统是一个多层前馈网络，其包括：

第一层：为输入变量的隶属函数层，负责输入信号的模糊化；

第二层：为规则的强度释放层，这一层的节点负责将输入信号相乘，每个节点的输出代表该条规则的可信度；

第三层：为所有规则强度的归一化层，第i个节点计算第i条规则的统一化可信度；

第四层：计算模糊规则的输出；

第五层：为一个固定节点，计算所有输入信号的总输出。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述自适应神经模糊推理系统通过BP算法或BP算法和最小二乘估计法的混合算法来进行学习，来调整系统的前件和后件参数；在混合算法中，前向阶段计算到第四层，然后用LSE法辨识后件参数；反向阶段误差信号反向传递，用BP法更新前件参数。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在前向学习过程中，采用n组训练数据的输入值，求得后件参数及模糊神经推理系统的输出值，输出值按最小二乘法原则计算计算值与训练数据原期望误差值，并将此误差值反向传回，按最大梯度法修正前提参数，在改变这些参数的过程中不断实现对隶属函数图形的修改，以期在设定的循环过程中达到输出误差值最小的目的。