[发明专利]基于图网络的产品模型设计系统及方法有效
| 申请号： | 201810846434.1 | 申请日： | 2018-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN109101712B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 请求不公布姓名 | 申请（专利权）人： | 石家庄创天电子科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/042;G06N3/084;G06N3/092 |
| 代理公司： | 北京中慧创科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11721 | 代理人： | 王馨 |
| 地址： | 050000 河北省石*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供了一种基于图网络的产品模型设计系统及方法，通过将产品模型转换为对应的图网络，以令深度神经网络根据图网络所映射出的相应特征进行学习训练，使得深度神经网络具备产品模型自动化设计的功能，使得深度神经网络可根据待建产品模型的设计指标参数预测出相应的优化设计动作，而自动生成符合所述设计指标参数的产品模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 网络 产品 模型 设计 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于图网络的产品模型设计系统，其特征在于，包括：数据采集模块，其用于采集样本模型其对应的样本模型指标参数以及样本优化设计参数，以建立数据资料库，其中，所述样本优化设计参数表示针对所述样本模型所执行的优化设计动作；设定模块，其用于设定待建的产品模型的设计指标参数；图网络生成模块，其用于针对所述数据资料库中的所述样本模型生成对应的图网络；图网络学习模块，其用于将所述样本模型对应的所述图网络、所述样本模型指标参数以及所述样本优化设计参数输入第一深度神经网络中进行训练，以构建所述第一深度神经网络的深度学习模型，以令所述第一深度神经网络基于所构建的所述深度学习模型，而针对所述设计指标参数预测生成第一优化设计参数并予以输出；以及产品模型生成模块，其用于接收所述第一优化设计参数，据以执行相应的优化设计动作，而生成符合所述设计指标参数的所述产品模型。
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