[发明专利]一种自学习的三维建模方法和系统在审
| 申请号: | 202011065815.X | 申请日: | 2020-09-30 |
| 公开(公告)号: | CN112035905A | 公开(公告)日: | 2020-12-04 |
| 发明(设计)人: | 牛哲哲;丁华;于兴林;何洪岩;冯波 | 申请(专利权)人: | 浙江吉利控股集团有限公司;浙江吉利汽车研究院有限公司 |
| 主分类号: | G06F30/10 | 分类号: | G06F30/10;G06F30/20;G06F9/451;G06F111/16 |
| 代理公司: | 北京智汇东方知识产权代理事务所(普通合伙) 11391 | 代理人: | 康正德 |
| 地址: | 310051 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 自学习 三维 建模 方法 系统 | ||
1.一种自学习的三维建模方法,其特征在于,包括:
采集用户在交互界面输入的需求信息;
将所述需求信息与预存储在数据库中的若干设计资料进行匹配后选取与所述需求信息相关的一个或多个所述设计资料并显示所述一个或多个设计资料;
实时监测和记录用户对所述一个或多个设计资料的修改过程;
根据所述修改过程对所述一个或多个设计资料进行更新并参数化构建形成参数化模型。
2.根据权利要求1所述的三维建模方法,其特征在于,实时监测和记录用户对所述一个或多个设计资料的修改过程之后还包括:
依据模糊聚类算法将修改过程中涉及的操作指令进行分类。
3.根据权利要求2所述的三维建模方法,其特征在于,根据所述修改过程对所述一个或多个设计资料进行更新并参数化构建形成参数化模型包括:
对分类后的所述操作指令进行关重度评估,根据评估结果从所述操作指令中选取有效特征数据;
将所述有效特征数据通过模型训练形成标准模型数据;
将所述标准模型数据进行参数化构建形成参数化模型。
4.根据权利要求3所述的三维建模方法,其特征在于,根据所述修改过程对所述一个或多个设计资料进行更新并参数化构建形成参数化模型还包括:
基于所述数据库中的标准、技术诀窍和模型数据对分类后的所述操作指令进行关重度评估,根据评估结果从所述操作指令中选取有效特征数据;
根据基于标准、技术诀窍和模型数据形成的专家模型数据框架将所述有效特征数据训练形成标准模型数据;
将所述标准模型数据进行不同软件系统的参数化构建形成满足不同软件系统格式要求的参数化模型。
5.根据权利要求4所述的三维建模方法,其特征在于,依据模糊聚类算法将修改过程中涉及的操作指令进行分类之前还包括:
实时监控和记录用户调用的软件系统中的API及工具指令和服务器中的历史模型数据、标准及技术诀窍。
6.一种自学习的三维建模系统,其特征在于,包括:
采集单元,用于采集用户在交互界面输入的需求信息;
匹配单元,用于将所述需求信息与预存储在数据库中的若干设计资料进行匹配后选取与所述需求信息相关的一个或多个所述设计资料并显示所述一个或多个设计资料;
监控单元,用于实时监测和记录用户对所述一个或多个设计资料的修改过程;
自学习单元,用于根据所述修改过程对所述一个或多个设计资料进行更新并参数化构建形成参数化模型。
7.根据权利要求6所述的三维建模方法,其特征在于,所述监控单元包括:
数据预处理模块,用于依据模糊聚类算法将修改过程中涉及的操作指令进行分类。
8.根据权利要求7所述的三维建模系统,其特征在于,所述自学习单元还用于:
对分类后的所述操作指令进行关重度评估,根据评估结果从所述操作指令中选取有效特征数据;
将所述有效特征数据通过模型训练形成标准模型数据;
将所述标准模型数据进行参数化构建形成参数化模型。
9.根据权利要求2所述的三维建模系统,其特征在于,所述自学习单元包括:
特征筛选模块,用于基于所述数据库中的标准、技术诀窍和模型数据对分类后的所述操作指令进行关重度评估,根据评估结果从所述操作指令中选取有效特征数据;
模型训练模块,用于根据基于标准、技术诀窍和模型数据形成的专家模型数据框架将所述有效特征数据训练形成标准模型数据;
模型构建模块,用于将所述标准模型数据进行不同软件系统的参数化构建形成满足不同软件系统格式要求的参数化模型。
10.根据权利要求2所述的三维建模系统,其特征在于,所述监控单元还包括:
数据采集模块,用于实时监控和记录用户调用的软件系统中的API及工具指令和服务器中的历史模型数据、标准及技术诀窍。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江吉利控股集团有限公司;浙江吉利汽车研究院有限公司,未经浙江吉利控股集团有限公司;浙江吉利汽车研究院有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202011065815.X/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:钢结构厂房高空安装的安全装置
- 下一篇:体外心脏复律除颤联合设备





