基于深度学习的人工智能设计决策模型

作者：王亚辉; 余隋怀; 陈登凯; 初建杰; 刘卓; 王金磊; 马宁

来源：计算机集成制造系统, 2019, 25(10): 2467-2475.

DOI：10.13196/j.cims.2019.10.006

• 深度学习
• 人工智能
• 设计决策
• 设计语义
• ResNet算法
• 产品开发

为了消除设计决策者决策偏好对产品开发的影响,进一步提升设计决策效率,提出了ResNet人工智能设计决策模型。该模型基于人工智能思想,构建了基于产品造型语义的设计历史方案数据集,并对该数据集进行了产品造型语义标注。通过深度残差学习网络算法(ResNet)对数据集进行不断训练来提高设计决策的准确度,将一般设计决策问题转化为设计方案图像的语义识别问题,最大限度地消除了决策者决策偏好的影响。通过起重机造型设计决策实例,验证了ResNet人工智能设计决策算法的有效性和可行性。

• 单位
  陕西科技大学; 西北工业大学