一种支持发散思维的仿生设计方法技术

本发明专利技术公开了一种支持发散思维的仿生设计方法，包括以下步骤：获取仿生设计案例集合并提取相应的关键词进行编码，以生成包含来源

【技术实现步骤摘要】
一种支持发散思维的仿生设计方法、系统及电子设备


[0001]本专利技术涉及计算机辅助设计领域，尤其涉及一种支持发散思维的仿生设计方法
、
系统及电子设备
。

技术介绍

[0002]仿生设计：仿生设计是一种类比设计方法，通过类比推理从自然来源
、
功能和结构中汲取灵感到目标领域
。
[0003]现有的仿生设计研究主要集中在收集仿生设计案例
、
构建仿生设计数据库以及促进生物学知识的检索等方面
。
尽管现有方法很有用，仿生设计方法仍然遇到支持生物启发构思中发散思维的挑战，因为在将生物知识（称为源域）连接到目标域时，源域和目标域之间的关联始终局限于单个案例
。
因此，对于缺乏经验或知识范围有限的专业设计人员以及不精通类比思维的设计人员来说，这一挑战被放大
。
[0004]“来源”：指自然界中作为生物灵感的特定有机体
、
系统或过程；只能用名词来描述；一个仿生设计案例中只有一个“来源”。
[0005]“好处”：指生物源所表现出的优点
、
特征或性质；应使用动词
+
名词或形容词
+
名词的组合来描述；一个仿生设计案例可以有多个“好处”。
[0006]“应用”：描述如何将生物效益转化为创新或设计解决方案；只能用名词来描述；一个仿生设计案例中只有一个“应用”。
[0007]专利文献
CN113221559A
公开了一种利用语义特征的科技创新领域中文关键短语抽取方法及系统，该方法通过挖掘中文科技创新文档语料特征，构建出中文停用词及停用模式库，实现对无效信息的高性能过滤；此外借助领域专家标注对各类关键短语抽取算法进行量化评估分析，从而选用更加适合领域认知的算法模型，并利用多种统计规则进行过滤以提升短语抽取性能；进一步利用文档的结构特点，对文档的主题语义进行向量空间嵌入表示，并综合利用所抽取短语与文档主题的语义相似度，和短语语义重要程度进行计算与排名，完成对关键短语的进一步筛选
。
该方法可支撑多种下游任务和应用，包括科技创新领域知识图谱构建
、
科技创新文档语义检索
、
科技创新实体精准搜索等场景
。
[0008]专利文献
CN115033772A
公开了一种基于语义网络的创意激发方法，包括：步骤
1、
构建用于匹配检索的数据库；步骤
2、
获取关键词，通过映射获得语义网络中对应的节点信息，基于所述节点信息在步骤1构建的数据库中进行匹配，获取所有相关联节点的权重信息集合；步骤
3、
对权重信息集合中统计权重进行标准化，获得关联节点对应的标准统计权重集合；步骤
4、
基于标准统计权重集合与语义权重集合，计算获得路径边权重集合；步骤
5、
基于路径边权重集合，生成用于体现关键词与相关词之间隐式关系的力导向图
。

技术实现思路

[0009]本专利技术的主要目的在于提供一种支持发散思维的仿生设计方法
、
系统以及电子设备，该方法可减少仿生设计过程中的信息检索时间和设计构思时间，并提高设计结果的多
样性，从而为用户的思维发散提供更全面的指导
。
[0010]为了实现本专利技术的第一个目的，提供了一种支持发散思维的仿生设计方法，包括以下步骤：获取仿生设计案例集合并提取相应的关键词进行编码，以生成包含来源
、
好处和应用的三元组集合，所述关键词包括与来源对应的仿生对象关键词，与好处对应的仿生特点关键词，以及与应用对应的仿生应用关键词；以所述三元组集合中来源
、
好处以及应用作为节点，构建对应的语义网络；采用三元组集合对所述语义网络进行训练，以获得用于仿生设计发散思维的检索模型，所述检索模型包括直接映射模块，相关映射模块以及潜在映射模块，所述直接映射模块根据输入关键词对仿生设计案例集合进行检索，根据检索结果在语义网络中进行节点连接，以输出对应的三元组，所述相关映射模块通过语义网络生成所述检索结果中与好处相关的仿生特点关键词，以获得共享所述仿生特点关键词的共享仿生对象和共享仿生应用集合，所述潜在映射模块通过所述仿生特点关键词在仿生设计案例集合中进行语义相似度匹配，并将匹配结果对应的相似仿生对象和相似仿生应用集合；将待检索的关键词输入至检索模型中，以输出包含关键词对应的三元组，共享仿生对象和共享仿生应用集合以及相似仿生对象和相似仿生应用集合的检索结果
。
[0011]本专利技术通过对仿生知识与仿生应用的编码构建对应的语义网络，并结合相应的检索逻辑从而实现仿生设计过程的思维发散
。
[0012]具体的，所述共享仿生对象和共享仿生应用，指与输入关键词在语义网络中有同一个仿生特点关键词的仿生对象和仿生应用
。
[0013]所述相似仿生对象和相似仿生应用，指输入关键词在语义网络中有关的仿生特点关键词，与语义网络中其他仿生特点关键词之间进行相似度匹配，将相似度匹配较高的仿生关键词作为中间检索的节点，从而引出对应的仿生对象和仿生应用
。
[0014]具体的，采用
GPT
‑3模型对仿生设计案例集合进行关键词编码
。
[0015]具体的，所述语义网络的构建包括节点边设置和检索转移方向设置
。
[0016]具体的，所述节点边设置的具体过程如下：将每个三元组中来源
、
好处以及应用作为语义网络的节点，分别构建来源和好处之间的第一连接边，以及好处和应用之间的第二连接边
。
[0017]具体的，所述检索转移方向设置的方向包括：来源
‑
好处
‑
应用和应用
‑
好处
‑
来源两种检索转移方向
。
[0018]具体的，所述潜在映射模块采用
S
‑
Bert
模型进行语义相似度计算
。
[0019]具体的，所述
S
‑
Bert
模型包括词特征提取模块和相似度计算模块，所述词特征提取模块用于提取输入关键词和仿生设计案例集合中关键词的特征向量，所述相似度计算模块采用余弦公式计算所述特征向量的相似度值，并输出相似度值大于阈值的结果
。
[0020]为了实现本专利技术的第二个目的，提供了一种仿生设计系统，通过上述的支持发散思维的仿生设计方法实现，包括：输入单元，用于输入仿生设计思路的关键词；数据分析单元，用于根据输入的关键词，对仿生设计案例集合进行检索，以获得对应的检索结果；
语义网络模块，根据检索结果对预构建的语义网络进行节点连接，以获得对应的三元组；思维拓展模块，根据检索结果和对应的三元组进行分析，以获得共享仿生对象和共享仿生应用集合，以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种支持发散思维的仿生设计方法，其特征在于，包括以下步骤：获取仿生设计案例集合并提取相应的关键词进行编码，以生成包含来源
、
好处和应用的三元组集合，所述关键词包括与来源对应的仿生对象关键词，与好处对应的仿生特点关键词，以及与应用对应的仿生应用关键词；以所述三元组集合中来源
、
好处以及应用作为节点，构建对应的语义网络；采用三元组集合对所述语义网络进行训练，以获得用于仿生设计发散思维的检索模型，所述检索模型包括直接映射模块，相关映射模块以及潜在映射模块，所述直接映射模块根据输入关键词对仿生设计案例集合进行检索，根据检索结果在语义网络中进行节点连接，以输出对应的三元组，所述相关映射模块通过语义网络生成所述检索结果中与好处相关的仿生特点关键词，以获得共享所述仿生特点关键词的共享仿生对象和共享仿生应用集合，所述潜在映射模块通过所述仿生特点关键词在仿生设计案例集合中进行语义相似度匹配，并将匹配结果对应的相似仿生对象和相似仿生应用集合；将待检索的关键词输入至检索模型中，以输出包含关键词对应的三元组，共享仿生对象和共享仿生应用集合以及相似仿生对象和相似仿生应用集合的检索结果
。2.
根据权利要求1所述的支持发散思维的仿生设计方法，其特征在于，采用
GPT
‑3模型对仿生设计案例集合进行关键词编码
。3.
根据权利要求1所述的支持发散思维的仿生设计方法，其特征在于，所述语义网络的构建包括节点边设置和检索转移方向设置
。4.
根据权利要求3所述的支持发散思维的仿生设计方法，其特征在于，所述节点边设置的具体过程如下：将每个三元组中来源
、
好处以及应用作为语义网络的节点，分别构建来源和好处之间的第一连接边，以及好处和应用之间的第二连接边
。5.
...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈柳青，蔡泽斌，左浩宇，孙凌云，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：