[发明专利]面向碎片化建模的相似度量方法在审

专利信息
申请号: 201910439071.4 申请日: 2019-05-24
公开(公告)号: CN110135102A 公开(公告)日: 2019-08-16
发明(设计)人: 林琳;刘杰;郭丰;钟诗胜 申请(专利权)人: 哈尔滨工业大学
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50
代理公司: 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 代理人: 刘冰
地址: 150001 黑龙*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要:
搜索关键词: 碎片化 建模 拓扑图 相似度量 模型库 相似度 融合 工作负担 计算模型 模型存储 模型融合 模型删除 顺序选取 循环执行 创新性 兼容性 系统工程 保留
【权利要求书】:

1.一种面向碎片化生物模型建模的相似度量方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:

步骤一、按照生物模型模型库中碎片化拓扑图模型存储顺序,计算生物模型模型库中相邻两个碎片化拓扑图模型的相似度;

计算生物模型模型库中碎片化拓扑图模型的相似度的过程为,

步骤一一、将MBSE碎片化拓扑图模型中的顶点通过现有的语义相似度手段,将其转化为图论中有向图的形式,在图同构中以路径之间的映射替代传统的边之间的映射,开发基于路径相似的最大扩展公共连通子图方法,MBSE为基于模型驱动的系统工程,具体为:

定义一个有向图D,有向图D为一个三元组V,E,W,其中,

a)、V是一个非空的有限集合,表示有向图D的顶点集,V中的元素称为节点vi,用V(D)表示有向图D的节点集,节点元素vi∈V(D),i=1,2,…,l;|V(D)|为有向图D的节点数,表示有向图的阶;

b)、E是卡氏积V×V的多重子图,表示有向图D的边集,E中的元素称为有向边ei,简称边;用E(D)表示有向图D的边集,有向边元素ei∈E(D),i=1,2,…,l;|E(D)|为有向图D的边数;

c)、W是节点所带权重的集合,对于节点vi所对应的权重值称为W中的元素uW;其中,表示任意给定的V中的一个元素vi,权重元素uW为节点vi所对应的权重值;由W(D)表示有向图D的所有节点权重集;

步骤一二、设有向图D中节点和有向边的交替序列为Γ=v0e1v1e2…elvl,若vi-1是有向边ei的始点,vi是有向边ei的终点,i=1,2,…k…,l,vk互不相同,k=1,2,…,l,则称Γ为顶点v0到vl的路径,v0和vl分别称为此路径的起点和终点;在一个有向图D中,若从顶点v0到vl存在路径,则称v0可达vl,记为v0→vl;略去D中各有向边的方向后,对vl∈V(D),v0→vl,则称D是弱连通图,简称连通图;

步骤一三、若{G1,G2}满足如下条件,称{G1,G2}为有向图D1=V1,E1,W1和有向图D2=V2,E2,W2的扩展公共子图:

1)G1和G2分别是有向图D1和有向图D2的子图,即

2)对任意边(v1,k,v1,k+1)∈E1(G1),存在两个顶点v1,k-1,v1,k+2∈V1(G1)∩V1(G2),满足:在G1中存在路径v1,k-1→v1,k→v1,k+1→v1,k+2并且在G2中存在路径v1,k-1→v1,k

3)对任意边(v2,k,v2,k+1)∈E2(G2),存在两个顶点v2,k-1,v2,k+2∈V2(G1)∩V2(G2),满足:在G1中存在路径v2,k-1→v2,k→v2,k+1→v2,k+2并且在G2中存在路径v2,k-1→v2,k

步骤一四、设{G1,G2}是有向图D1=V1,E1,W1和D2=V2,E2,W2的扩展公共子图;若G1,G2均为连通图,则称{G1,G2}为扩展公共连通子图;若不存在D1和D2的扩展公共连通子图,满足则称ECCS{G1,G2}是D1和D2最大扩展公共连通子图;若MECCS{G1,G2}在当前相似度量函数下达到最大,则称其为相似度最大扩展公共连通子图,英文简称MSECCS,记为

步骤一五、设定:设计人员设计的碎片化拓扑图模型为基本碎片化拓扑图模型或基本模型,由算法融合得到的模型为融合碎片化拓扑图模型或融合模型;基本碎片化拓扑图模型中的节点权重系数全部为1;“-”“∩”和“∪”是一般的集合运算符号,分别表示补集、交集、并集运算;

则融合模型权重定义为:

设A和B是两个碎片化拓扑图模型,则其融合模型的权重为:

并且,若令表示G中所有顶点的权重和;表示对G中所有顶点的权重的求和运算,角标v∈V(A)表示在有向图A中,节点v的权重;

步骤一六、将首尾相同的两条路径作为相似路径,按照设定的相似度最大扩展公共连通子图MECCS的定义,给出最大扩展公共连通子图相似度模型:

其中,A和B是有向图,{G1i,G2i},i=1,…,n是A和B的所有的MECCS;为A与B的MSECCS;W(A)为A的权重集合,W(B)为B的权重集合;

步骤二、判断两个碎片化拓扑图模型之间的相似度的值是否大于相似度阈值;

若是,则认为两个碎片化拓扑图模型是相似的,用于执行步骤三的融合过程;

若否,则认为两个碎片化拓扑图模型不相似,不能用于执行步骤三的融合过程,继续选取其他碎片化拓扑图模型;

步骤三、将大于相似度阈值的两个碎片化拓扑图模型进行融合,并将得到的融合图保留,将形成该融合图的两个碎片化拓扑图模型删除;

将大于相似度阈值的两个碎片化拓扑图模型进行融合,具体为:

若两个碎片化拓扑图模型之间的相似度大于阈值α,则认为两个碎片化拓扑图模型是相似的,把两个相似的碎片化拓扑图模型融合,得到融合模型,两个碎片化拓扑图模型进行融合规则包括以下方法:

(1)重叠融合法:

当碎片化拓扑图模型不包含在一种核心模型的基础上进行内部扩展得到的碎片化拓扑图模型时,采用求同存异的原则:两个碎片化拓扑图模型中完全相同拓扑结构和节点以覆盖的形式合二为一,将相异的拓扑结构和节点插入到融合模型中;

(2)路径融合法:

在重叠融合法的基础上,保存路径更详细的颗粒度细的路径;

步骤四、循环执行步骤一至三的步骤,直到将生物模型模型库中相似的碎片化拓扑图模型融合得到一个完整的生物模型或相对完整的生物模型;其中,若设计人员已经设计了完整的碎片化拓扑图模型,则得到完整的生物模型,若设计人员仅设计了部分碎片化拓扑图模型,则得到相对完整的生物模型。

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