《支持產品創新設計的大數據知識萃取研究》是依託四川大學，由王凱擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：支持產品創新設計的大數據知識萃取研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：王凱
- 依託單位：四川大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
產品創新設計是產品設計過程中最活躍、最富於創造性的階段，是基於已有知識或資源的組合、疊加、遷移，從而產生新產品。大數據知識萃取為產品創新設計帶來了新的機遇。本項目將大數據分析引入到機械學科領域，從支持產品創新設計和多學科交叉的角度，開展大數據知識萃取研究。基於產品創新設計中知識與大數據的特徵映射關係，研究利用從大數據中獲取的知識對產品創新設計概念生成的支撐方法；通過融合設計者的主觀知識和大數據挖掘的知識，建立大數據知識演化的過程模型，獲取不同層次和抽象粒度知識對產品創新概念產生的支持；針對設計者通過常規的知識搜尋策略無法獲取感興趣的設計知識以及與搜尋內容相關的知識線索，研究基於知識圖譜的大數據知識智慧型推薦方法；為支持創新前端設計過程的有效實施，研究大數據驅動降低創新前端不確定性的設計求解方法。支持產品創新設計的大數據知識萃取研究，將為設計者開展新產品開發提供有益的理論和方法支撐。
結題摘要
項目背景：產品的創新設計取決於設計者能否有效獲取適用的知識，激發設計者產生創新構想和概念支持產品的創新設計。針對該問題該項目從創新設計和多學科交叉的角度，融合新一代信息技術中大數據和深度學習技術，研究從多源異構的大數據進行挖掘提取與設計高度關聯的知識，通知知識的組合、遷移和智慧型推送，利用大數據驅動創新概念的產生來支持產品的創新設計。 主要研究內容、重要結果、關鍵數據： 主要開展支持產品創新設計的大數據特性研究，分析產品創新設計中知識與大數據的特徵映射關係；支持產品創新設計的大數據計算理論及方法研究，對產品創新設計相關的大數據進行挖掘，從大數據中萃取有價值的知識用於指導創新設計實踐活動，著力將設計知識轉化為設計決策和產品設計性能的提高，支持產品創新設計的非結構性大數據計算理論及方法研究，構建有效的計算模型對大數據中非構化數據的挖掘獲取適用的知識對支持產品創新設計；基於上述理論研究開展了基於大數據的產品創新設計需求分析套用，非結構化大數據中的圖像數據的特徵表達及描述方法套用，情景感知驅動用戶情感的產品圖像數據的挖掘套用。 依託本項目，以第一作者、通信作者發表科研論文6篇，其中SCI 3篇，EI 2篇，申請/授權發明專利3項，2018年8月23-25日在加拿大魁北克蒙特婁舉辦的“Design Science Research 2018 - Workshop on Data Driven Design and Learning”國際學術會議上做特邀報告1次。 科學意義：大數據背景下，在製造業的產品設計、製造和服務過程中；在流程工業的生產運行和生產過程中；在複雜系統安全運行狀態的監控過程中；在各種智慧型終端產品以及包含各種感測器的機器/設備的生產、使用過程中都將產生和積累海量數據。該項目的研究成果有望為利用從大數據中萃取取、發現適用的知識，激發設計者產生創新構想和創新概念支持產品的創新設計提供方法和理論支撐。
