[发明专利]一种设计项目管理方法及系统有效

专利信息
申请号: 202211146370.7 申请日: 2022-09-20
公开(公告)号: CN115222373B 公开(公告)日: 2022-11-25
发明(设计)人: 平金同;范汝震;张醒;何志军;董庆月;李玉君;张利;付靖超;温佳琪;郭超;岳强;马良;李强;李晖;李林;乔松;高玲玲;赵原;张翔亭 申请(专利权)人: 河北建投工程建设有限公司
主分类号: G06Q10/10 分类号: G06Q10/10;G06Q50/08;G06V30/422;G06F30/13;G06F40/216;G06F40/284;G06F40/30
代理公司: 河北向往专利代理有限公司 13162 代理人: 张保健
地址: 050000 河北省石家庄市桥*** 国省代码: 河北;13
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摘要:
搜索关键词: 一种 设计 项目 管理 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种设计项目管理方法,其特征在于,所述方法包括:

对历史数据库中每个设计项目的项目清单和备注文本进行词频统计,获得词频特征;根据设计项目之间词频特征的相似度获得每个设计项目的语义典型程度;

获得每个设计项目的CAD模型顶视轮廓图,提取CAD模型顶视轮廓图的频域信息,获得形态向量;将词频特征和形态向量合并,获得特征向量;将每个设计项目作为一个样本,根据特征向量之间的差异距离,选择距离目标样本最近的多个其他样本,构成目标样本的第一近邻群;根据第一近邻群中每个其他样本与目标样本之间的项目日期差异,获得日期差异序列;

根据每个样本与经典设计项目样本之间的形态向量差异距离、每个样本的语义典型程度和日期差异序列中的元素值获得每个样本的特例程度;根据样本之间的特例程度差异对所有样本进行分组,获得多个样本组及孤立样本;

设置每个样本组中的样本为正常标签,孤立样本中的样本为异常标签,获得标签数据;以设计项目的语义典型程度、项目面积、特例程度和形态向量作为输入数据,根据对应的标签数据训练二分类模型;

将实时目标设计项目及近期多个设计项目的输入数据输入二分类模型中,获得多个响应值;根据近期多个设计项目的响应值设置响应值阈值;根据实时目标设计项目的响应值与响应值阈值的对比结果确定对实时目标设计项目的审核强度;

其中,所述对历史数据库中每个设计项目的项目清单和备注文本进行词频统计,获得词频特征包括:基于词袋模型对历史数据库中的设计项目的项目清单和备注文本进行词频统计,利用TF-IDF对统计结果进行词特征值计算,获得初始词频特征;对初始词频特征进行哈希编码,以获得的特征码作为词频特征;

所述根据设计项目之间词频特征的相似度获得每个设计项目的语义典型程度包括:将每个设计项目作为一个样本,根据词频特征之间的差异距离,选择距离目标样本最近的多个其他样本,构成目标样本的第二近邻群;获得目标样本与第二近邻群中每个其他样本之间词频特征的差异距离累加值;将差异距离累加值加一后取倒数,获得语义典型程度,对应的表达式为:

其中,为第i个设计项目的语义典型程度,为第二近邻群,为第i个设计项目的词频特征,为第二近邻群中第j个设计项目样本的词频特征,为余弦相似度,为余弦距离,即以余弦距离作为差异距离;

所述提取CAD模型顶视轮廓图的频域信息,获得形态向量包括:基于傅里叶描述子将CAD模型顶视轮廓图转化为频域信号,提取频域信号的频率和能量,获得形态向量;形态向量为一个包含多个元素的序列,其中形态向量中的元素根据频率由小到大进行排列,形态向量中的元素值为所述频率对应的能量值;

所述根据每个样本与经典设计项目样本之间的形态向量差异距离、每个样本的语义典型程度和日期差异序列中的元素值获得每个样本的特例程度包括:在数据库中选择多个经典设计项目样本集合,获得样本与经典设计项目样本集合中每个元素的形态向量差异距离,以形态向量差异距离最近的元素作为样本对应的经典设计项目样本;根据特例程度公式获得特例程度,特例程度公式包括:

其中,U为特例程度,D()为差异距离求取函数,F为样本的形态向量,为经典设计项目样本的形态向量,Q为语义典型程度,v为日期差异序列,为日期差异序列中元素的中位数,为日期差异序列中的最大元素,其中差异距离求取函数对应的差异距离为余弦距离。

2.根据权利要求1所述的一种设计项目管理方法,其特征在于,所述根据样本之间的特例程度差异对所有样本进行分组,获得多个样本组及孤立样本包括:根据样本之间的特例程度差异利用密度聚类算法获得多个样本组及孤立样本。

3.根据权利要求1所述的一种设计项目管理方法,其特征在于,所述以设计项目的语义典型程度、项目面积、特例程度和形态向量作为输入数据,根据对应的标签数据训练二分类模型包括:选择形态向量对应序列的前五个元素构建低频形态向量;以设计项目的语义典型程度、项目面积、特例程度和低频形态向量作为输入数据;所述二分类模型选用Adaboost二分类器结构。

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