(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210095494.0 (22)申请日 2022.01.26 (71)申请人 合肥工业大 学 地址 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路 193号 (72)发明人 张强　张伟佳　王安宁　唐孝安　 杨善林　 (74)专利代理 机构 北京久诚知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 11542 专利代理师 余罡 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06F 40/30(2020.01)G06F 40/289(2020.01) G06F 40/268(2020.01) G06F 40/211(2020.01) G06Q 50/04(2012.01) (54)发明名称 联合客户偏好和专家知识的产品设计方案 评价方法和系统 (57)摘要 本发明提供了一种联合客户偏好和专家知 识的产品设计方案评价方法和系统， 涉及产品设 计评价技术领域。 本发明提出了一种新的方案综 合评价方法， 基于模糊积分将参数之间的协同作 用融入方案评价体系， 修正了基于指标可加性的 评价方法的偏差， 为企业优选设计方案和开发新 产品提供了决策支撑。 此外， 本发明综合考虑了 客户偏好和专家知识， 构建的方案评价体系更系 统、 合理。 权利要求书3页 说明书14页 附图1页 CN 114595937 A 2022.06.07 CN 114595937 A 1.一种联合 客户偏好和专 家知识的产品设计方案 评价方法， 其特 征在于， 该 方法包括： 获取产品的参数 数据以及评论数据； 所述评论数据包括评论文本以及星 级打分； 基于所述参数数据和评论数据构建设计参数评价函数； 所述设计参数评价函数用于将 设计方案的设计参数值 转化为设计参数评价 值； 基于设计参数评价 值、 星级打分和人工神经网络获取每 个设计参数的独立权 重； 融合设计参数的独立权 重和相互之间的协同作用计算 参数联盟的联合权 重； 基于设计参数评价 函数和联合权 重， 对待评价方案进行综合评价。 2.如权利要求1所述的一种联合客户偏好和专家知识的产品设计方案评价方法， 其特 征在于， 所述获取产品的参数 数据以及评论数据， 还 包括： 对于参数 数据， 数值 化文本型设计参数； 对于评论数据， 对其进行 数据清洗、 分句、 分词以及词性标注。 3.如权利要求1所述的一种联合客户偏好和专家知识的产品设计方案评价方法， 其特 征在于， 所述基于所述 参数数据和评论数据构建 设计参数评价 函数， 包括： 提取评论文本中的特 征观点对， 并将其分类到对应的设计参数 下； 计算所述特 征观点对的语义 倾向， 并基于所述语义 倾向计算设计参数评价 值； 针对设计参数的不同类型， 基于所述设计参数评价值构建对应的设计参数评价函数； 所述设计参数的类型包括离 散型设计参数和连续型设计参数。 4.如权利要求3所述的一种联合客户偏好和专家知识的产品设计方案评价方法， 其特 征在于， 所述基于所述语义 倾向计算设计参数评价 值包括： 其中， 表示设计参数i的第j个设计参数值的第gi， j个特征观点对； 表示特征观点对的语义 倾向； Ni， j表示foi， j的数量； 且所述针对设计参数的不同类型， 基于所述设计参数评价值构建对应的设计参数评价 函数， 包括： 采用分段函数对离 散型设计参数的设计参数评价 函数进行建模； 利用拟合理论对连续型设计参数的设计参数评价 函数进行建模。 5.如权利要求1所述的一种联合客户偏好和专家知识的产品设计方案评价方法， 其特 征在于， 所述基于设计参数评价值、 星级打分和人工神经网络获取每个设计参数 的独立权 重， 包括： 以设计参数评价 值为输入， 星 级打分为输出， 构建与训练人工神经网络； 将人工神经网络中设计参数解释输出时的总权 重作为设计参数的独立权 重。 6.如权利要求5所述的一种联合客户偏好和专家知识的产品设计方案评价方法， 其特 征在于， 所述将人工神经网络中设计参数解释输出时的总权重作为设计参数 的独立权重， 包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114595937 A 2将从输入层到隐藏层到输出层连接属性的所有的连接权重的绝对值求和， 并进行归一 化； 且设计参数i的独立权 重的计算公式为： 其中， ind_wi表示设计参数i的独立权 重； |winp， hid|表示输入层神经 元inp与隐藏层神经 元hid的连接 权重的绝对值； |whid， out|表示隐藏层神经 元hid与输出层神经 元out的连接 权重的绝对值； INP和HID分别表示输入层神经 元集合和隐藏层神经 元集合。 7.如权利要求1所述的一种联合客户偏好和专家知识的产品设计方案评价方法， 其特 征在于， 所述融合设计参数 的独立权重和相互之间的协同作用计算参数联盟的联合权重， 包括： 获取各专家基于协同程度标签对参数 联盟的协同作用评估； 聚合各专家的评估结果， 并基于聚合结果加权获得各参数联盟协同作用的综合评估结 果； 基于模糊测度融合独立权 重和协同作用计算 参数联盟的联合权 重。 8.如权利要求7所述的一种联合客户偏好和专家知识的产品设计方案评价方法， 其特 征在于， 所述基于模糊测度融合独立权 重和协同作用计算 参数联盟的联合权 重， 包括： 将独立权 重作为只包 含一个参数的参数 联盟的权 重 μ(Ap)， p＝1； 对于p≥2的参数 联盟Ap， 其联合权 重 μ(Ap)的计算公式为： μ(Ap)＝ μ(X)+ μ(Y)+λ μ(X)μ(Y) 其中， μ(X)＝max( μ(Xg)) μ(Y)＝ μ(Ap‑Xg) λmax＝abs( λmin) 其中， 表示各专 家对协同作用评估结果的聚合结果； nj表示对参数 联盟Ap的协同程度打标签 的专家人数；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114595937 A 3