论文摘要
为了消除设计决策者决策偏好对产品开发的影响,进一步提升设计决策效率,提出了ResNet人工智能设计决策模型。该模型基于人工智能思想,构建了基于产品造型语义的设计历史方案数据集,并对该数据集进行了产品造型语义标注。通过深度残差学习网络算法(ResNet)对数据集进行不断训练来提高设计决策的准确度,将一般设计决策问题转化为设计方案图像的语义识别问题,最大限度地消除了决策者决策偏好的影响。通过起重机造型设计决策实例,验证了ResNet人工智能设计决策算法的有效性和可行性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王亚辉,余隋怀,陈登凯,初建杰,刘卓,王金磊,马宁
关键词: 深度学习,人工智能,设计决策,设计语义,算法,产品开发
来源: 计算机集成制造系统 2019年10期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 西北工业大学陕西省工业设计工程实验室,陕西科技大学设计与艺术学院
基金: 国家重点研发专项资助项目（2017YFB1104205）,高等学校学科创新引智计划资助项目（B13044）~~
分类号: TP18;TB47
DOI: 10.13196/j.cims.2019.10.006
页码: 2467-2475
总页数: 9
文件大小: 1551K
下载量: 1845
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