一种基于知识库的产品概念新颖性评价方法与流程

技术特征：

1.一种基于知识库的产品概念新颖性评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、从现有产品中提取产品概念并将其转化为数据表达形式，存储为产品概念知识库；

S2、采用数理统计方法分析所述产品概念知识库，确定各产品概念的关键特性参数；

S3、确定作为评价标准的新颖性指标，通过专家评价法获得各新颖性指标的值以及权重；采用不确定性分析法，确定各产品概念的新颖性值；

S4、针对产品概念知识库中所有的产品概念，以所述产品概念的关键特性参数作为人工神经网络的输入，以所述产品概念的新颖性值作为人工神经网络的输出，对所述人工神经网络进行训练，获得产品概念新颖性评价模型；

S5、采用所述产品概念新颖性评价模型针对待评价的产品概念进行新颖性评价。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将产品概念知识库中的产品概念转化为数据表达形式，存储为产品概念知识库，具体包括以下步骤：

S101、针对现有产品提取产品概念，并通过功能术语集，组件术语集，流术语集构建产品概念结构图；

S102、分别为功能术语集中的功能术语按顺序进行编号，为组件术语集中的组件术语按顺序进行编号，为流术语集中的流术语按顺序进行编号；所述产品概念结构图中节点同时代表产品功能以及实现该产品功能的组件，并对节点进行编号；

S103、针对所述产品概念结构图各节点以及输入流和输出流，构建节点矩阵；

针对所述功能术语集，构建功能向量；

针对所述组件术语集，构建组件向量；

将构建的所述节点矩阵、功能向量以及组件向量组合为产品概念表达模型，即获得产品概念的数据表达形式，存储所述产品概念表达模型为产品概念知识库。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用数理统计方法分析所述产品概念知识库，确定各产品概念的关键特性参数，具体包括如下步骤：

S201、统计产品概念知识库中所有产品概念中功能i由组件j实现的次数，构建功能组件映射关系矩阵FCMM；功能术语集中术语数量为GN时，GN为正整数，则i取1～GN；当组件术语集中术语数量为ZJ时，ZJ为正整数，则j取1～ZJ；

统计产品概念知识库中组件j和组件k在所有产品概念中同时出现的次数，构建组件间映射关系矩阵CCM；k取1～ZJ；

统计产品概念知识库中功能i和功能p所有产品概念中同时出现的次数，构建功能间映射关系矩阵FCM；p取1～GN；

S202、分别将功能组件映射关系矩阵FCMM、组件间映射关系矩阵CCM以及功能间映射关系矩阵FCM进行矩阵标准化计算后得到标准化的功能组件映射关系矩阵FCMMI、组件间映射关系矩CCMI以及功能间映射关系矩阵FCMI；

S203、针对产品概念知识库中共m个产品概念；

对于第a个产品概念，在矩阵FCMMI中关于所述第a个产品概念的功能组件映射关系之和的平均值即为第a个产品概念的功能组件映射关系参数FCMIa，在在矩阵CCMI中关于第a个产品概念的组件间映射关系之和的平均值即为第a个产品概念的组件间映射关系参数CCIa，在矩阵FCMI中关于第a个产品概念的功能间映射关系之和的平均值即为第a个产品概念的功能间映射关系参数FCIa；同时获取第a个产品概念的功能数量Fa；a取1～m；

功能组件映射关系参数FCMIa、组件间映射关系参数CCIa以及功能间映射关系参数FCIa组成第a个产品概念的关键特征参数；

S204、构建所述产品概念知识库的关键特征参数矩阵为：

其中m为所述产品概念知识库中产品概念的数量。

4.如权利要求1～3所述的方法，其特征在于，所述确定作为评价标准的新颖性指标，通过专家评价法获得各新颖性指标的值以及权重；采用不确定性分析法，确定各产品概念的新颖性值，具体包括如下步骤：

S301、确定新颖性指标，包括组件新颖性k1、功能新颖性k2以及产品科技含量k3，组成新颖性指标向量K＝[k1 k2 k3]^T；

S302、通过专家评价法获得产品概念知识库中所有产品概念的各新颖性指标的打分值，其中第1～第m个产品概念的组件新颖性k1的打分值分别为k11～k1m，第1～第m个产品概念的功能新颖性k2的打分值分别为k21～k2m，第1～第m个产品概念的产品科技含量k3的打分值分别为k31～k3m；利用k11～k1m、k21～k2m以及k31～k3m组成平均评价矩阵V：

S303、采用层次分析法计算得到所述新颖性指标的权重向量P＝[p1 p2 p3]^T；p1、p2和p3分别为新颖性指标k1、k2和k3的权重；

S304、产品概念知识库中所有产品概念的新颖性值为向量N：N＝VP＝[vp1,vp2,……vpm]，其中vp1～vpm分别为所述产品概念知识库中各产品概念的新颖性值。