CN112288177A - 基于triz创新理论的智能推荐方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于TRIZ创新理论的智能推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过收集现有TRIZ应用统计数据，对现有TRIZ创新理论方法进行分析；S2、用户输入创新设计需求，通过对需求进行分析，快速推荐出最适用的TRIZ理论；S3、收集与分析反馈信息，便于后期同类别信息快速匹配与推送，同时通过反馈信息中不理想的部分来进行系统的更新与优化。本发明中，首先，该智能方法可以有效提高使用传统TRIZ创新理论进行创新设计时的效率，其次，通过对用户输入的创新设计进行智能的问题与矛盾分析，提高使用者人工匹配创新解法的准确率，最后，根据使用者输入的创新设计，高效匹配出其创新所属领域与成功例子，辅助使用者进行创新决策。
Description
技术领域
本发明涉及TRIZ创新理论技术领域，尤其涉及基于TRIZ创新理论的智能推荐方法。
背景技术
创新从最通俗的意义上讲就是创造性地发现问题和创造性地解决问题的过程，TRIZ理论的强大作用正在于它为人们创造性地发现问题和解决问题提供了系统的理论和方法工具,TRIZ 创新理论作为一种理想的创新方法，指导人们创造性解决问题并提供科学的方法，引领企业创新发展设计，取得可观的经济效益和管理效益,但是，直接使用TRIZ 理论指导电力企业进行创新设计时存在以下问题: 1.TRIZ 创新理论未形成智能推荐的理论体系，其理论路线分散，需要人工分析，缺乏一站式的创新方法智能推荐。使用TRIZ理论进行创新设计时，需要根据自己的设计方案进行问题资源分析与矛盾分析，在得出矛盾分类后还需要对矛盾矩阵进行繁琐的查表操作，才能找到相对应的发明原理思路对创新设计进行指导，复杂的问题定位与繁琐查表操作大大降低创新设计的时间;2.TRIZ 创新理论方法未形成智能化应用系统与规范化的创新设计解法知识库,使用TRIZ 创新理论进行创新设计时，往往需要查阅文献进行分析，目前未存在智能化应用程序帮助使用者提供创新设计解决思路,TRIZ 创新理论往往只针对单一问题，得到单一解法，未有效形成规范化的创新设计解法库,使用者无法精确定位自己的创新设计对应的例子与对应领域;3.TRIZ 创新理论方法在电力企业的研究较少，未形成规范化的研究体系。
发明内容
本发明的目的在于：为了解决现有存在的问题，而提出的基于TRIZ创新理论的智能推荐方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于TRIZ创新理论的智能推荐方法，包括以下步骤：
S1、通过收集现有TRIZ应用统计数据，对现有TRIZ创新理论方法进行分析；
S2、用户输入创新设计需求，通过对需求进行分析，快速推荐出最适用于用户创新需求方向的TRIZ理论；
S3、收集与分析反馈信息（包括能力提升程度，方法适用度，创新结果及不足等），便于后期同类别信息快速匹配与推送，同时通过反馈信息中不理想的部分来进行系统的更新与优化。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述TRIZ应用统计数据通过特征提取算法进行分析。
作为上述技术方案的进一步描述：
输出所述TRIZ创新理论方法对于各方向研究的适用参数，将其特征与适用参数建库。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述创新设计需求的问题分析通过智能推荐算法中的层叠型混合推荐方法。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述层叠型混合推荐方法通过多层迭代算法按照权重来与上步中构建的参数库进行匹配。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述反馈信息制成反馈兴趣模型。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述反馈信息中的不足点通过进化学习方法不断进行更新优化。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
1、本发明中，对TRIZ应用方向数据进行预处理后针对其不同方法的应用适用方向与问题解决提升能力等特征通过特征提取算法进行分析，输出其理论方法对于各方向研究的适用参数，将其特征与适用参数建库，有效解决使用传统TRIZ创新理论进行创新设计时效率低下，无法准确定位创新设计解法的问题。
2、本发明中，采用智能推荐算法中的层叠型混合推荐方法，根据用户输入的创新设计进行智能的问题与矛盾分析，准确输出对应的发明原理与标准解法，大幅缩短使用者在进行创新设计时的时间，提高使用者人工匹配创新解法的准确率。
3、本发明中，归纳的TRIZ创新理论智能推荐的创新设计解法知识库能有效辅助应用程序，其使用进化学习的方法对自身进行迭代更新，根据使用者输入的创新设计，高效匹配出其创新所属领域与成功例子，辅助使用者进行创新决策。
具体实施方式
在本发明的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例一，本发明提供一种技术方案：基于TRIZ创新理论的智能推荐方法，包括以下步骤：
S1、通过收集现有TRIZ应用统计数据，对现有TRIZ创新理论方法进行分析；
S2、用户输入创新设计需求，通过对需求进行分析，快速推荐出最适用于用户创新需求方向的TRIZ理论；
S3、收集与分析反馈信息（包括能力提升程度，方法适用度，创新结果及不足等），便于后期同类别信息快速匹配与推送，同时通过反馈信息中不理想的部分来进行系统的更新与优化。
TRIZ应用统计数据通过特征提取算法进行分析，TRIZ创新理论方法对于各方向研究的适用参数，将其特征与适用参数建库，对TRIZ应用方向数据进行预处理后针对其不同方法的应用适用方向与问题解决提升能力等特征通过特征提取算法进行分析，输出其理论方法对于各方向研究的适用参数，将其特征与适用参数建库。
创新设计需求的问题分析通过智能推荐算法中的层叠型混合推荐方法，层叠型混合推荐方法通过多层迭代算法按照权重来与上步中构建的参数库进行匹配，采用智能推荐算法中的层叠型混合推荐方法，能根据用户输入的创新设计需求进行智能的问题分析，提取用户需求中的关键要素，并通过多层迭代算法按照权重来与上步中构建的参数库进行匹配，以实现精确匹配面向用户的创新需求最适用的TRIZ算法。
根据反馈信息制成反馈兴趣模型，反馈信息中的不足点通过进化学习方法不断进行更新优化，通过用户行为反馈的兴趣度模型来快速确定用户喜好的推送方向，多方位的帮助用户形成直观的创新理解，有助于帮助用户更正确的决策，同时通过进化学习方法根据反馈信息的不足点来不断对推荐算法进行更新优化，使推荐算法更加的精确与实用，将TRIZ创新理论应用在电力系统中，通过可靠性评估算法改进相应应用领域。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.基于TRIZ创新理论的智能推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、通过收集现有TRIZ应用统计数据，对现有TRIZ创新理论方法进行分析；
S2、用户输入创新设计需求，通过对需求进行分析，快速推荐出最适用于用户创新需求方向的TRIZ理论；
S3、收集与分析反馈信息（包括能力提升程度，方法适用度，创新结果及不足等），便于后期同类别信息快速匹配与推送，同时通过反馈信息中不理想的部分来进行系统的更新与优化。
2.根据权利要求1所述的基于TRIZ创新理论的智能推荐方法，其特征在于，所述TRIZ应用统计数据通过特征提取算法进行分析。
3.根据权利要求1所述的基于TRIZ创新理论的智能推荐方法，其特征在于，输出所述TRIZ创新理论方法对于各方向研究的适用参数，将其特征与适用参数建库。
4.根据权利要求1所述的基于TRIZ创新理论的智能推荐方法，其特征在于，所述创新设计需求的问题分析通过智能推荐算法中的层叠型混合推荐方法。
5.根据权利要求1所述的基于TRIZ创新理论的智能推荐方法，其特征在于，所述层叠型混合推荐方法通过多层迭代算法按照权重来与上步中构建的参数库进行匹配。
6.根据权利要求1所述的基于TRIZ创新理论的智能推荐方法，其特征在于，根据所述反馈信息制成反馈兴趣模型。
7.根据权利要求1所述的基于TRIZ创新理论的智能推荐方法，其特征在于，所述反馈信息中的不足点通过进化学习方法不断进行更新优化。
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