面向TRIZ理论的深度知识获取及应用研究.pdf

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1、潼压斜技大筝论文题目：面向TRIZ理论的深度知识获取及应用研究学科门类：工学一级学科：机械工程培养单位：机电工程学院硕士生：鲁麒导师：任工昌教授2014年5月RESEARCHONACQUISITIoNANDAPPLICATIoNoFDEEPKNOWLEDGEBASEDONTRIZTHEoRYAThesisSubmittedtoShaanxiUniversityofScienceandTechnologyinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheDegreeofMasterofEnR

2、ineerin2ScienceByQiLuSupervisor：Prof．GongchangRenMay2014面向TRIZ理论的深度知识获取及应用研究摘要传统的产品设计过程对概念设计阶段创新力不足，设计人员往往由于自身单一的专业知识很难产生真正创新的产品。TRIZ理论虽然能够指导设计人员创新，但在实际应用中不易被完全掌握。专利是产品创新的主要知识资源，但是传统专利库中包含了不计其数的专利文件，且是以学科作为分类基础的，难以被设计人员查找和利用。因此按照TRIZ理论相关知识提取、重组以及分析，以及对已有知识库的扩充和更新有

3、利于TRIZ理论的实际应用和自身完善，从创新理论的角度上辅助人们掌握创新设计的普遍规律，在类比以往成功案例的基础上激发设计人员的发散思维是非常有意义的。提出了基于TRIZ理论的深度知识获取模型。该模型是以TRIZ理论为基础，采用数据挖掘技术为手段，利用中文专利文献资源来获取深度知识的。专利的深度知识获取研究有助于专利知识跨学科应用和知识发现与重用研究，以及TRIZ理论由理论的高度变成被普通设计者接受的一般的理解并实际应用过程的探索。论文按照基于TRIZ理论中文专利深度知识获取模型的各子模块的实现方法和关键技术进行论述，包括

4、以下几个部分：专利文本抽取模块、文本分类器模块和深度知识挖掘模块。首先，专利文本抽取模块介绍了如何在国家知识产权局这样的网页中获取所需要的专利库信息，并将之保存到数据库当中。专利文本抽取是整个知识挖掘过程的前提，如果不能正确抽取所需要的专利摘要和基本信息，就无法构建专利库，进行下一步的分析，因此，本模块的研究对于后续的研究至关重要。其次，文本分类器模块主要实现了对专利文本的分类过程。将从人工分类和计算机分类两个方面阐述专利分类的原理及过程。人工辅助专利分类是建立在人工仔细阅读专利说明书的基础上进行的，要求分类人员掌握一定的

5、TRIZ知识和相关的领域知识。而计算机分类的对象都是专利文档的摘要部分，摘要既能基本上代替专利全文的基本内容，而且对于计算机计算的难度大大简化，对于分类器在测试阶段是非常简便和实用的。本模块的专利分类主要是指运用发明原理为分类背景对专利进行分类和分析的。再次，深度知识挖掘模块主要利用了分类的结果进行深度知识提取。挖掘过程是在阅读专利说明书的基础上，按照深度知识模板向导进行分析的，最后将分析的结果存入实例库中。最后，构建了该深度知识获取模型的软件系统卅KMining。该软件系统实现了各模块的功能，并且能对专利库和实例库中的信

6、息实现检索、删除、修改、更新功能。论文结合具体专利实例验证上述理论研究，因此软件系统具有一定的可行性。关键词：TRIZ理论，中文专利，知识获取，深度知识，产品创新设计本课题受：国家自然科学基金“基于深度知识的产品创新设计系统关键技术的研究(51175314)”项目资助IIRESEARCHONACQUISITIONANDAPPLICATIONOFDEEPKNOWLEDGEBASEDONT眦THEoRYABSTRACTDesignerscannotgeneraterealinnovativeproductswiththeirs

7、ingleprofessionalknowledgesincetheylackcreativityintraditionalproductsdesignofconceptualphase．AlthoughTRIZTheorycouldguidedesignerstoinnovate，itcannotbeeasetomastercompletelyinpractice．Patentscontainedintraditionalpatentsdatabasearethemaincreativeresources，butthey

8、arehardtosearchandemploybecausethetraditionalpatentsdatabaseincludescountlesspatentdocumentswhichareclassifiedasvariousdisciplines．Therefore，itisverysig