[发明专利]一种基于多维关联函数的相似实例检索方法

摘要

一种基于多维关联函数的相似实例检索方法，首先，该方法通过变斜率方法改进侧距，构建基于改进侧距的多维侧距模型；其次，在多维侧距计算相对复杂下，建立具有良好降维效果的多维关联函数；然后给出基于多维关联函数的三级低碳产品检索方法。本发明提供一种能减少数据维度计算、提高检索效率、得到更加准确可靠结果的基于多维关联函数的相似实例检索方法。

主权项

一种基于多维关联函数的相似实例检索方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：(1)、面向低碳设计的侧距假设产品某属性的节域X＝＜c,d＞，x0为该属性的最优点值，则任意一点x到区间X的左侧距表示为：ρIl(x,x0,X)=c-x,x∈(-∞,c]d-x0(x0-c)2(x-x0)2+x0-d,x∈[c,x0]andx0≠c4(d-x0)(2x0-c-d)2(x-x0)2+x0-d,x∈[x0,2x0+c+d4]andx0≠c+d212(x0-d)(3d-2x0-c)2(x-d)2,x∈[2x0+c+d4,d]andx0≠cx-d,x∈[d,+∞)-(x-d)2,x∈[c,d]∈[0,1]andx0=c-1(x-d)2x∈[c,d]andd∈[1,+∞)andx0=c]]>右侧距公式为：ρIr(x,x0,X)=c-x,x∈(-∞,c]12(c-x0)(2x0-3c+d)2(x-c)2,x∈[c,2x0+c+d4]andx0≠d4(x0-c)(c+d-2x0)2(x-x0)2+c-x0,x∈[2x0+c+d4,x0]andx0≠dandx0c+d2x0-c(d-x0)2(x-x0)2+c-x0,x∈[x0,d]andx0≠dx-d,x∈[d,+∞)-(x-c)2x∈[c,d]∈[0,1]andx0=d-1(x-c)2x∈[c,d]andd∈[1,+∞)andx0=d]]>当时，曲线最低点为当趋近过程中，左侧距曲线、右侧距曲线分别在区间[c,x0]、[x0,d]上向内凹起，其公式为：ρI(x,x0,X)=ρIl(x,x0,X)=-(x-c)2ρIr(x,x0,X)=-(x-d)2]]>(2)、基于低碳实例的三维侧距构建假设点P落于n维空间的某一区域，过最优点O和点P的直线lOP与n维封闭空间的边框交点为P1和P2，可知，且则n维右侧距表示为：ρ3-DIr(P,O,S1)=d(P1,P),P1∈|OP|,O≠Fr(S1),P∈lOPd(P2,P),P2∈|OP|,O≠Fr(S1),P∈lOP-12d(P1,O)(2d(P1,O)+d(P1,P2))2[d(P1,P)]2,P∈[P1,2O+P1+P24],O≠Fr(S1),O≠P1+P224d(P1,O)(d(P1,O)+d(O,P2))2[d(O,P)]2-d(P1,O),P∈[2O+P1+P24,O],O≠Fr(S1),O≠P1+P22d(P1,O)[d(O,P2)]2[d(O,P)]2-d(P1,O),P∈[O,P2],O≠Fr(S1),O≠P1+P22-[d(P1,P)]2,P∈[P1,P2]∈[0,e],O=Fr(S1)-1[d(P1,P)]2,P∈[P1,P2]∪P2∈[e,+∞],O=Fr(S1),P≠O-d(O,P2),P=[P1,P2],O=P1+P22,P≠O-d(O,P1),P=O]]>其中：S1表示为一个实际产品需求的多维区间，即表示为第i个维度的长度；Fr(S1)表示为每个维的长度端点向其他维垂直映射所构成的封闭的多维区间的边界；P1表示为多维区间的点O与P所在直线和Fr(S1)的交点；d(P,P1)表示为点P与点P1的线性距离；(3)、基于低碳设计的多维关联函数构建假设存在两区间X0＝＜a,b＞，X＝＜c,d＞，且空间的几何中心与输入多维参数最优值O重合，则多维关联函数表示为：Kn-D(P)=|PP2||P1P2|,ρn-D(P,S2)≠ρn-D(P,S1)∩P∈S2-|PP2||P1P2|,ρn-D(P,S2)≠ρn-D(P,S1)∩P∈R-S2|PP1|+1,ρn-D(P,S2)=ρn-D(P,S1)∩P∈S1|PP2|,ρn-D(P,S2)=ρn-D(P,S1)∩P∈S2-S1-|PP2|,ρn-D(P,S2)=ρn-D(P,S1)∩P∈R-S2mind(x0,Fr(S1)),P=x0]]>其中S2为产品设计要求多维属性空间，(4)、基于多维关联函数的低碳实例相似度检索对产品需求进行低碳和成本需求提取，先对这两者做二维的一级检索，确定出低碳和成本中至少有一个匹配的产品实例，作为二级检索的实例源，这样的目的是为了减少不必要的数据计算、无效结果的输出、凸显低碳设计的重要性；再输入产品性能需求，做多维数据的二级检索，计算基于多维关联函数的相似度值，把实例源又划分为产品性能需求全满足和产品性能需求不全满足这两个实例域；最后输入多维产品零部件需求，再次划分上层的低碳实例域，输出产品零部件需求匹配与不匹配的产品实例集；一级检索的相似度为：二级检索的相似度为：三级检索的相似度为：PRi为第i个低碳需求基元模型；为第i个低碳需求基元模型的第l个需求特征；则，产品需求与产品实例相似度为：simi,t(PRi,Pt)=Σj=13ωjsimij(PRi,Pt).]]>