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基于符合性向量的适航案例推荐方法 

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申请/专利权人:中国民用航空上海航空器适航审定中心

摘要:本发明涉及飞行器适航审定技术领域,具体的讲是基于符合性向量的适航案例推荐方法,首先获取符合性对象和符合性活动的相似性度量;然后获取符合性目标的相似性度量;最后根据上两步得到的相似性度量,利用Top‑k算法推荐符合性案例,本发明以适航审查领域的本体知识库为基础,建立了本体知识库中符合性对象、符合性活动、符合性案例之间的相似性度量关系,使得三个维度上符合性目标、符合性对象、符合性活动三个维度权重值在当前试验中的取值是合理的,避免了符合性活动对象的类别、规章条款的适用性等影响因子对符合性案例推荐的影响。

主权项:1.基于符合性向量的适航案例推荐方法,其特征在于:将任何一个案例实例定义成符合性对象、符合性目标以及符合性活动三个维度上的分量:一个符合性案例=符合性对象,符合性目标,符合性活动,其中,符合性对象、符合性活动是两个本体实例,以树形层次关系的维度出现,符合性目标以标签集的形式出现;所述推荐方法包括如下步骤:S1获取符合性对象和符合性活动的相似性度量,包括以下步骤:用node1,node2表示两个节点,在计算中,如果是符合性对象,则用o1,o2代替node1,node2;如果是符合性活动,则用a1,a2代替node1,node2;S11获取基于最短路径长度的节点相似度,计算公式为:其中,SPnode1,node2表示node1和node2两个节点之间最短路径的长度,height表示本体树的最大深度,node表示节点,SimSPnode1,node2表示node1和node2两个节点之间最短路径长度的节点相似度;S12获取基于深度的节点相似度,计算公式为其中,depthnode1是指节点node1在本体树中的深度,Simdepthnode1,node2表示node1和node2两个节点在本体树中深度的节点相似度;S13获取节点具体度;计算公式为:其中,Specnode1,node2表示节点node1相对于节点node2的具体度;S14根据节点具体度计算基于节点具体度的节点相似度;计算公式为其中,NCAnode1,node2表示概念节点node1和node2在本体树中的最近的公共祖先节点,SimSpecnode1,node2表示基于概念节点node1和node2具体度的节点相似度;S15计算符合性对象和符合性活动的节点相似度,计算公式为Simontonode1,node2=αSimSPnode1,node2+βSimdepthnode1,node2+γSimspecnode1,node2,其中,α、β、γ为参数因子,α+β+γ=1;S2获取符合性目标的相似性度量;S3符合性案例的推荐,采用Top-k算法进行推荐。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国民用航空上海航空器适航审定中心 基于符合性向量的适航案例推荐方法

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