本發(fā)明涉及一種面向設(shè)計(jì)思考過(guò)程模型的意圖樹(shù)模板化方法，屬于計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域知識(shí)資源管理與應(yīng)用方法的研究?jī)?nèi)容。

背景技術(shù)：

產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)通常分為設(shè)計(jì)對(duì)象知識(shí)與設(shè)計(jì)過(guò)程知識(shí)。設(shè)計(jì)對(duì)象知識(shí)描述設(shè)計(jì)對(duì)象的功能、行為、約束、結(jié)構(gòu)、形狀等信息，說(shuō)明設(shè)計(jì)對(duì)象“是什么”。而設(shè)計(jì)過(guò)程知識(shí)是對(duì)設(shè)計(jì)對(duì)象不斷演進(jìn)過(guò)程的描述，說(shuō)明設(shè)計(jì)對(duì)象“為什么這樣”及“如何成為這樣”。有效地獲取、組織和應(yīng)用設(shè)計(jì)過(guò)程知識(shí)對(duì)提升設(shè)計(jì)效率和設(shè)計(jì)質(zhì)量具有決定性作用。然而客觀上設(shè)計(jì)過(guò)程知識(shí)描述的是設(shè)計(jì)者的思維決策過(guò)程，反映的是設(shè)計(jì)者設(shè)計(jì)過(guò)程的動(dòng)態(tài)心理行為，具有隱含性、主觀性、動(dòng)態(tài)性、系統(tǒng)性等特點(diǎn)，這些特征導(dǎo)致設(shè)計(jì)過(guò)程知識(shí)難以獲取和重用，成為設(shè)計(jì)理論和工程知識(shí)管理領(lǐng)域的難題之一。學(xué)術(shù)界提出的設(shè)計(jì)思考過(guò)程(Design Rationale)即為產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程知識(shí)系統(tǒng)化的集中體現(xiàn)。設(shè)計(jì)思考過(guò)程是指設(shè)計(jì)者綜合運(yùn)用各種專(zhuān)業(yè)知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，定義設(shè)計(jì)問(wèn)題、產(chǎn)生設(shè)計(jì)概念并進(jìn)行設(shè)計(jì)決策的動(dòng)態(tài)心理行為過(guò)程，涵蓋設(shè)計(jì)者的思考、推理、權(quán)衡、決策等多方面的設(shè)計(jì)信息，并以系統(tǒng)和結(jié)構(gòu)化的方式記錄和展示設(shè)計(jì)演進(jìn)邏輯及其依據(jù)。有效重用設(shè)計(jì)思考過(guò)程知識(shí)：一方面，對(duì)設(shè)計(jì)者自身而言，有助于更好地理清設(shè)計(jì)思路，并且當(dāng)設(shè)計(jì)中找不到合適解而無(wú)法推進(jìn)時(shí)，可幫助設(shè)計(jì)者快速回溯到問(wèn)題產(chǎn)生的出發(fā)點(diǎn)，確定問(wèn)題產(chǎn)生根源；另一方面，設(shè)計(jì)者解決某一設(shè)計(jì)問(wèn)題的過(guò)程知識(shí)對(duì)于其他設(shè)計(jì)者和后續(xù)同類(lèi)設(shè)計(jì)而言，是直接準(zhǔn)確把握其設(shè)計(jì)思路的重要依據(jù)，可消除因錯(cuò)誤推測(cè)原設(shè)計(jì)者的依據(jù)甚至根本無(wú)法理解原設(shè)計(jì)者的設(shè)計(jì)思路而造成不必要的誤解及溝通成本，從而有效促進(jìn)設(shè)計(jì)交流、設(shè)計(jì)共享與設(shè)計(jì)協(xié)同。

但是，由于缺乏對(duì)于原始記錄的設(shè)計(jì)思考過(guò)程知識(shí)進(jìn)行必要的處理，使得其在知識(shí)重用中出現(xiàn)以下問(wèn)題：1、知識(shí)成熟度低。設(shè)計(jì)者自身的思考過(guò)程帶有很強(qiáng)的不確定性，甚至出現(xiàn)錯(cuò)誤，對(duì)設(shè)計(jì)重用造成誤導(dǎo)；2、模型知識(shí)結(jié)構(gòu)復(fù)雜。設(shè)計(jì)思考過(guò)程模型通常結(jié)構(gòu)復(fù)雜，表現(xiàn)為結(jié)點(diǎn)繁多、關(guān)系繁雜、元素內(nèi)容的表達(dá)隨意，造成設(shè)計(jì)者在重用過(guò)程中難以理解，影響了重用的效率。再者，模型中的往復(fù)、迭代等認(rèn)知結(jié)構(gòu)同樣對(duì)對(duì)重用造成干擾。3、缺乏抽象與提煉。設(shè)計(jì)思考過(guò)程模型是設(shè)計(jì)者在具體設(shè)計(jì)情境下的設(shè)計(jì)思考，受制于具體設(shè)計(jì)情境中的特征與參數(shù)，無(wú)法適用于一類(lèi)問(wèn)題的求解，限制了知識(shí)的可用性。因此，需要對(duì)對(duì)設(shè)計(jì)思考過(guò)程進(jìn)行必要的知識(shí)處理，提高其知識(shí)成熟度并進(jìn)行面向設(shè)計(jì)重用的組織與重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)思考過(guò)程知識(shí)的高效重用。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本專(zhuān)利針對(duì)細(xì)粒度設(shè)計(jì)思考過(guò)程模型表達(dá)在重用過(guò)程中的問(wèn)題，通過(guò)對(duì)設(shè)計(jì)意圖樹(shù)的模板化操作從設(shè)計(jì)意圖的角度實(shí)現(xiàn)對(duì)于同類(lèi)設(shè)計(jì)中設(shè)計(jì)共性與設(shè)計(jì)規(guī)律的發(fā)現(xiàn)、提取與重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)思考過(guò)程知識(shí)成熟度的提高，同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)同類(lèi)設(shè)計(jì)的設(shè)計(jì)思考過(guò)程知識(shí)集合面向重用的歸一與重構(gòu)。

本發(fā)明的發(fā)明內(nèi)容如下：

一、設(shè)計(jì)意圖樹(shù)提取。本方法基于設(shè)計(jì)思考過(guò)程模型中已經(jīng)建立起的模型要素間的語(yǔ)義關(guān)系，通過(guò)語(yǔ)義推理實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)計(jì)意圖樹(shù)的提取，并組成樹(shù)形結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)意圖樹(shù)模型。

二、設(shè)計(jì)意圖樹(shù)標(biāo)簽化。通過(guò)對(duì)同一類(lèi)設(shè)計(jì)中的多個(gè)不同意圖樹(shù)中元素的語(yǔ)義相似度計(jì)算，識(shí)別不同意圖樹(shù)中的相同設(shè)計(jì)意圖樹(shù)元素，并進(jìn)行統(tǒng)一的重命名，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)意圖樹(shù)的標(biāo)簽化，從而通過(guò)統(tǒng)一的標(biāo)簽即可判斷兩意圖元素是否屬于同一意圖。

三、意圖樹(shù)模板化重構(gòu)?；谝鈭D元素語(yǔ)義因果關(guān)系的模板化重構(gòu)，將意圖間兩兩之間的關(guān)系分為順序關(guān)系、分解關(guān)系、觸發(fā)關(guān)系與并行關(guān)系四類(lèi)，基于多個(gè)意圖樹(shù)中已經(jīng)建立起的元素間的父子關(guān)系，識(shí)別并判斷屬于四類(lèi)關(guān)系中的哪一類(lèi)。對(duì)存在分解關(guān)系與觸發(fā)關(guān)系的模型元素進(jìn)行連線，從而建立起Petri網(wǎng)形式的意圖樹(shù)模板。

四、意圖樹(shù)模板還原。針對(duì)Petri網(wǎng)形式的意圖樹(shù)模板難以為設(shè)計(jì)者理解的問(wèn)題，通過(guò)意圖樹(shù)模板的后處理實(shí)現(xiàn)對(duì)模板的結(jié)構(gòu)還原與表達(dá)還原。

設(shè)計(jì)意圖樹(shù)模板化流程如圖1所示。

附圖說(shuō)明

圖1設(shè)計(jì)意圖樹(shù)模板化流程

圖2設(shè)計(jì)意圖樹(shù)提取流程

圖3設(shè)計(jì)意圖樹(shù)模型典型結(jié)構(gòu)

圖4 Petri網(wǎng)形式的設(shè)計(jì)意圖樹(shù)模板典型結(jié)構(gòu)

圖5設(shè)計(jì)意圖樹(shù)模板結(jié)構(gòu)組成

圖中標(biāo)號(hào)、代號(hào)含義如下：

D為細(xì)粒度設(shè)計(jì)思考過(guò)程模型實(shí)例集，IS為意圖樹(shù)集合，decomposed-into為分解關(guān)系，evolve-to為版本進(jìn)化關(guān)系，achieved-by為滿足關(guān)系，decided-by為決策關(guān)系，realized-by為實(shí)現(xiàn)關(guān)系，initiate-to為觸發(fā)關(guān)系。

I為設(shè)計(jì)意圖，sI為子意圖，eI為元意圖，T為一個(gè)集合。O為設(shè)計(jì)選項(xiàng)集合，d為設(shè)計(jì)決策，Op為設(shè)計(jì)操作集合，AND-Split為petri網(wǎng)模型中的并行路由，XOR-Split為petri網(wǎng)模型中的并行路由。

“I+數(shù)字”為設(shè)計(jì)思考過(guò)程模型中的設(shè)計(jì)意圖節(jié)點(diǎn)，“sI+數(shù)字”為設(shè)計(jì)思考過(guò)程模型中的子意圖節(jié)點(diǎn)，“eI+數(shù)字”為設(shè)計(jì)思考過(guò)程模型中的元意圖節(jié)點(diǎn)?！癐+數(shù)字+A/B”為設(shè)計(jì)意圖分支，branch-to為觸發(fā)結(jié)構(gòu)。

具體實(shí)施方式

一、設(shè)計(jì)意圖樹(shù)提取

為使設(shè)計(jì)細(xì)粒度思考過(guò)程模型可以被計(jì)算機(jī)理解和推理，實(shí)現(xiàn)計(jì)算輔助的設(shè)計(jì)思考過(guò)程建模，本文采用基于OWL的表達(dá)方法來(lái)闡釋設(shè)計(jì)意圖樹(shù)提取方法的具體過(guò)程。

定義推理方向：<C,PT>，其中：

——C是設(shè)計(jì)思考過(guò)程模型中一個(gè)構(gòu)成元素，是推寬理的起點(diǎn)；

——PT<p,n>是一組關(guān)寬系方向的集合，P是細(xì)粒度設(shè)計(jì)思考過(guò)程模型中定義的一類(lèi)語(yǔ)義關(guān)系；n是一個(gè)非負(fù)整數(shù)或∞，指對(duì)P的推寬理深寬度，當(dāng)n為∞時(shí)，推理包含從C開(kāi)始的P關(guān)系的傳遞閉包。

意圖樹(shù)的提取過(guò)程中需要注意的一點(diǎn)是，設(shè)計(jì)思考過(guò)程模型中不可避免的包括了大量的設(shè)計(jì)過(guò)程往復(fù)、演進(jìn)等過(guò)程，并通過(guò)evolve_to、return_to等關(guān)系表達(dá)，前文也已經(jīng)分析過(guò)，這些過(guò)程在設(shè)計(jì)重用時(shí)往往會(huì)對(duì)設(shè)計(jì)者產(chǎn)生干擾。因此，在意圖樹(shù)提取的過(guò)程中需要對(duì)由演進(jìn)關(guān)系、返回關(guān)系等所表達(dá)的設(shè)計(jì)往復(fù)、迭代、進(jìn)化等過(guò)程進(jìn)行消減，提取的是最終完成設(shè)計(jì)的意圖軌跡。算法流程如圖1所示。

步驟1：意圖元素提取

1)提取D中的初始意圖i；

2)以i為起始點(diǎn)，按照推理方向RD₁＝<I,PT₁>，其中PT₁＝{<p,n>|<evolve_to,∞>}，提取初始設(shè)計(jì)意圖的演進(jìn)過(guò)程；

3)若推理結(jié)果為，將i存入T；否則，獲取演進(jìn)后的意圖i，存入T；

4)以i為起始點(diǎn)，按照推理方向RD₃＝<I,PT₃>，其中PT₃＝{<p,n>|<decomposed_to,1>}；

5)若推理結(jié)果不為，得到的推理結(jié)果是i的子意圖集合sI＝{sI_i，i＝1,2,…}。對(duì)sIi,i＝1,2,…依次重復(fù)2)-5)步，直到獲得子意圖所包含的所有意圖的最新版本sIi,i＝1,2,…，將eI_i存入D；若結(jié)果為，獲得元意圖eI＝{eIi,i＝1,2,…}，存入D，對(duì)任意的ei∈eI，轉(zhuǎn)入步驟6)；

6)以ei為起始點(diǎn)，按照推理方向RD₁＝<I,PT₁>，提取元意圖的最新版本并存入T。

步驟2：設(shè)計(jì)選項(xiàng)發(fā)現(xiàn)

對(duì)于eIi,i＝1,2,…，按照推理方向RD₄＝<eI_i,PT₄>，其中PT₄＝{<p,n>|<acheived_by,1>}，依次提取選項(xiàng)每個(gè)元意圖的選項(xiàng)集合O＝{oi,i＝1,2,…}。

步驟3：設(shè)計(jì)決策發(fā)現(xiàn)

1)對(duì)步驟2所得設(shè)計(jì)選項(xiàng)按照推理方向RD₇＝<O_i^‘,PT₅>，其中PT₅＝{<p,n>|<decided_by,1>}，提取對(duì)應(yīng)每個(gè)元意圖的設(shè)計(jì)決策d；

2)按照推理方向RD₈＝<D_i,PT₁>，獲取最新版本的設(shè)計(jì)決策d；

步驟4：設(shè)計(jì)操作發(fā)現(xiàn)

以d為起始點(diǎn)，按照推理方向RD₁₀＝<D_i^‘,PT₆>，其中PT₆＝{<p,n>|<realized_by,1>}，提取d對(duì)應(yīng)的設(shè)計(jì)操作op；

步驟5：后續(xù)設(shè)計(jì)意圖提取

以op為起始點(diǎn)，按照推理方向RD₁₁＝<Op_i,PT₇>，其中PT₇＝{<p,n>|<initiate_to,1>}，提取由設(shè)計(jì)操作觸發(fā)的新的設(shè)計(jì)意圖若為，意圖樹(shù)提取過(guò)程結(jié)束，否則，提取i’，重復(fù)步驟1。

經(jīng)過(guò)意圖樹(shù)提取過(guò)程后，得到的是是由設(shè)計(jì)意圖元素以及其相互之間的分解關(guān)系(decomposed-into)和觸發(fā)關(guān)系(initiate-to)組成的樹(shù)形結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，其典型結(jié)構(gòu)如圖2所示。

二、設(shè)計(jì)意圖樹(shù)標(biāo)簽化

通過(guò)對(duì)不同意圖樹(shù)中的意圖元素進(jìn)行語(yǔ)義相似度計(jì)算，確定相同的意圖元素，在此基礎(chǔ)上對(duì)意圖元素進(jìn)行統(tǒng)一的重命名，完成意圖樹(shù)的標(biāo)簽化。

意圖相似性判定的實(shí)質(zhì)是文本的相似度計(jì)算，將進(jìn)行相似度判定的兩意圖元素表示為詞條集合的形式，即I1＝{w11,w12...w1m}和I2＝{w21,w22...w2n}，則相似度的計(jì)算過(guò)程為：

1)構(gòu)造相似度特征矩陣N12，

其中，w₁₁w₂₁＝simW(w_mn,w_ij)表示w_mn與w_ij的相似度，通過(guò)基于本體的語(yǔ)義相似度計(jì)算得到。之所以引入本體進(jìn)行相似度計(jì)算，主要是因?yàn)榭紤]到意圖元素相似中一對(duì)多的情況，兩者通常會(huì)在本體中有上下位的關(guān)系，通過(guò)本體的語(yǔ)義關(guān)系即可確定這種一對(duì)多的關(guān)聯(lián)。

2)計(jì)算相似度。對(duì)于矩陣I₁₂，通過(guò)計(jì)算每一行最大值相加求平均得到I1與I2的相似度，即

設(shè)定相似度閾值μ，SimS>μ時(shí)認(rèn)定兩元素表示相同意圖，進(jìn)行標(biāo)記；SimS<μ時(shí)，認(rèn)定兩者為不同元素，不做處理。

三、意圖樹(shù)模板化重構(gòu)

在意圖樹(shù)模板化重構(gòu)過(guò)程中，目的是將相同的意圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行融合歸一，同時(shí)也需要考慮到同類(lèi)設(shè)計(jì)可以通過(guò)不同的手段與路徑實(shí)現(xiàn)，因此還需要對(duì)多種可能的設(shè)計(jì)過(guò)程進(jìn)行保留。在這個(gè)過(guò)程中，本方法借鑒過(guò)程挖掘的相關(guān)算法，首先定義意圖元素間的四種語(yǔ)義關(guān)系：

(1)I1>w I2：順序關(guān)系，當(dāng)意圖I1與意圖I2之間存在語(yǔ)義關(guān)聯(lián)時(shí)；

(2)I1→w₁I2：分解關(guān)系，當(dāng)且僅當(dāng)I1與I2存在單向的decomposed-into關(guān)系時(shí)；

(3)I1→w₂I2：觸發(fā)關(guān)系，當(dāng)且僅當(dāng)I1與I2存在單向的initiate-to關(guān)系時(shí)；

(4)I1||w I2：并行關(guān)系，當(dāng)且僅當(dāng)I1>w I2且I2>w I1；

基于以上定義的四種關(guān)系，算法的核心為發(fā)現(xiàn)分解關(guān)系與觸發(fā)關(guān)系，并通過(guò)有向弧進(jìn)行連接。具體為：

(1)意圖元素集合I_W確定；

(2)起始意圖集合I_I確定；

(3)結(jié)束意圖集合I_O確定；

(4)依據(jù)意圖樹(shù)元素間的語(yǔ)義關(guān)系構(gòu)造X_T＝{(A,B),A∈I_W,B∈I_W，滿足A與B中任意元素為分解關(guān)系或觸發(fā)關(guān)系；

(5)構(gòu)造Y_T＝{(A,B)∈X_T}，滿足A、B為X_W元素最多的集合構(gòu)造，從而完成模板中對(duì)選擇路由和并行路由的確定；

(6)P_T＝Y(jié)_T∪{i_w,o_w}；

(7)構(gòu)造模板中的連線F_T＝{(a,p(A,B))}∪{(p(A,B),b)}；

(8)根據(jù)I_W,P_T,F_T,構(gòu)造Petri網(wǎng)形式的意圖樹(shù)模板。

通過(guò)以上的模板化重構(gòu)，完成的意圖樹(shù)模板的典型結(jié)構(gòu)如圖2所示。

主要包括順序路由、選擇路由(XOR-Split)和并行路由(AND-Split)三種結(jié)構(gòu)以及由意圖元素組成的變遷構(gòu)成。

四、意圖樹(shù)模板還原

步驟3得到的意圖樹(shù)模板是以Petri網(wǎng)的形式存在的，屬于面向計(jì)算機(jī)的結(jié)構(gòu)形式，對(duì)于設(shè)計(jì)者來(lái)說(shuō)不夠直觀，無(wú)法發(fā)揮設(shè)計(jì)思考過(guò)程模型本身結(jié)構(gòu)化展示便于理解的優(yōu)勢(shì)。因此，抽取算法完成后還需要將Petri網(wǎng)形式的模板還原為設(shè)計(jì)意圖樹(shù)模型的結(jié)構(gòu)形式，以利于設(shè)計(jì)者的快速理解與把握。

根據(jù)上文的分析，設(shè)計(jì)意圖樹(shù)模板的組成元素包括：總意圖(I)、子意圖(SI)和元意圖(eI)三類(lèi)；語(yǔ)義關(guān)系包括：分解關(guān)系(decomposed-into)、觸發(fā)關(guān)系(initiate-to)和分支關(guān)系(branch-to)。增加的分支關(guān)系是對(duì)應(yīng)于上文中的選擇路由結(jié)構(gòu)。意圖樹(shù)模板的抽象模型如圖4所示。

基于設(shè)計(jì)意圖樹(shù)模板結(jié)構(gòu)，模板還原的過(guò)程即識(shí)別Petri網(wǎng)結(jié)構(gòu)中的AND-Split、XOR-Split和順序結(jié)構(gòu)，相應(yīng)的轉(zhuǎn)化意圖樹(shù)模板中的decomposed-into、branch-to和initiate-to三種結(jié)構(gòu)。