JP2021529369A - コンピュータで実行される見積もり方法、見積もり装置、電子機器及び記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
Description
製品の見積り=Σ(部品のコスト)×処理レート×その他のレート、ここで、部品のコストは、前記製品の部品表に基づいて算出して得られ、処理レートとその他のレートとは、企業資源計画システムから得られる。
なお、本開示で使用されるすべての「第1」、「第2」用語は、同じである名称が2つの同じであるエンティティーやパラメータではないことを区別するためのものに過ぎない。したがって、「第1」、「第2」という用語は、単に表現を便利にするためだけのものであり、限定的な意味に解釈されてはならず、以下の各実施例はこれと同様であるため、詳細な説明が省略される。
製品の見積り=Σ(部品のコスト)×処理レート×その他のレート、ここで、部品のコストは、前記製品の部品表に基づいて算出して得られ、処理レートとその他のレートとは、企業資源計画システムから得られる。例えば、前記処理レートは、機械のトン数、機械のコスト/時間、製品成形周期などの機器損耗、処理周期などが含まれ、前記その他のレートは、管理費、輸送費及び梱包費などが含まれる。また、処理レートとその他のレートとは、一般に企業資源計画システム(ERP)から得られることができる。
各構造的特徴に対応する重みを算出するステップと、
次の式で前記重みを算出し、
前記配列スコアは、次の式で算出する。
cj=(wj)2;ただし、wjは、j番目の構造的特徴に対応する重みであり、cjは、j番目の構造的特徴に対応する配列スコアである。
初期特徴配列R=[]から最小の配列スコアを持つ特徴を除去して更新し、新しい特徴配列を取得する。具体的な更新アルゴリズムは、次の式を用いてもよい:e=arg min(c);R=[e,R];S=S−[e]。即ち、1つの配列スコアが最低である構造的特徴を排除するたびに、構造的特徴の重要度のランキングを逆に取得することができる。
特徴配列が1つの特徴のみを含むまで上記の循環過程を繰り返し、即ち、特徴配列には1つの特徴が残り、特徴除去の順序に基づいて、構造的特徴に対応するランキングを取得する。
なお、本出願の前述実施例で使用された特徴選択アルゴリズムは、サポートベクターマシーン(Support Vector Machine)に基づく再帰的特徴除去アルゴリズムである。
SVM−RFEは、2ノルムSVMに基づくものであり、その数学モデルは:
ここで、配列基準としてcj=(wj)2を選択した理由は、このような基準によって除去された固有値が目的関数に最小の影響を与えるためである。SVM−RFEにおける目的関数は、
したがって、特徴集合が1つの特徴のみが残るまでこの循環過程を繰り返す場合、結果として特徴の重要度に基づいて配列される構造的特徴順番リストが得られる。SVM−RFEアルゴリズムは、後ろ向きアルゴリズムであり、全循環過程において、構造的特徴の配列スコアに基づいて、冗長な構造的特徴を除去した後に、分類結果に最大影響を与える構造的特徴からなるサブセットが残るまで再反復算出することで、1組み新しい配列スコアを取得することができる。このように、構造的特徴の次元数を減らし、分類の正確さを向上させることが分かる。
図3から分かるように、上記の分類器により、分類を実現する前に、分類器をトレーニングする必要がある。前記分類器のトレーニングサンプルデータは、ポジティブサンプルとネガティブサンプルとを含み、ここで、前記ポジティブサンプルは、検出対象構造的特徴を含むサンプルであり、前記ネガティブサンプルは、検出対象構造的特徴を含まないサンプルである。また、ナレッジベースや制約条件に基づいて分類器をトレーニングすることも可能である。サンプルデータのデータ量が多く、抽出される特徴のデータ量も非常に大きくなるため、分類器のトレーニング過程を短縮するために、ナレッジベース(例えば、ルール)を加えたり、制約条件を導入したりすることにより、検索範囲を縮小することができる。例えば、ナレッジベースにより、1枚のテレビの図面のある位置がボタンを表す確率が大きいと判断でき、これにより、検索範囲を大きく縮小することができる。
ステップS5において、総合的なランキングが上位にある過去製品の部品表に基づいて、製品の部品表を抽出して取得し、対応する製品の製品見積もりを算出する。本願のいくつかの代替実施例においては、前記製品の部品表を抽出して取得するステップは、製品の構造パラメータと電気的パラメータとに基づいて、製品の部品表を調整して修正し、製品の構造パラメータと電気的パラメータとを満たす製品の部品表を取得するステップさらに含む。つまり、取得された製品の部品表は、製品のすべてのパラメータ要求を完全に満たすことができない場合であると、部品表における部品が構造パラメータ及び電気的パラメータに対する製品のニーズを完全に満たすことができるように、部品表に対してある程度修正または増補や削除する必要がある。
具体的な実施例によって本開示に関して説明されるけれども、この開示から当業者には様々な変更、置き換え及び変形が明らかとなろう。例えば、別の実施形態のメモリアーキテクチャ(例えば、動的RAM(DRAM))は、記載された実施例を使用することができる。
Claims (15)
- 製品の構造パラメータと電気的パラメータとを取得するステップと、
製品の構造パラメータにより前記製品の外観図を作成し、前記製品の外観図と過去製品の外観図とに対して、類似性を比較して、外観の類似性のランキングを取得するステップと、
製品の電気的パラメータと過去製品の電気的パラメータとに対して、類似性を比較して、電気的パラメータの類似性のランキングを取得するステップと、
構造部材及び電気素子のコストの重みと、外観の類似性のランキングと、電気的パラメータの類似性のランキングとに基づいて、構造パラメータと電気的パラメータとに基づく総合的なランキングを取得するステップと、
前記総合的なランキングに基づいて、前記製品の部品表を決定し、前記製品の部品表に基づいて、前記製品の見積もりを算出するステップと、を含む、
コンピュータで実行される見積もり方法。 - 前記製品の外観図と過去製品の外観図とに対して、類似性を比較して、外観の類似性のランキングを取得するステップは、
製品の外観図における構造的特徴を抽出するように、製品の外観図を検出するステップと、
外観の類似性のランキングを取得するように、分類器により、過去製品の外観図における構造的特徴と製品の外観図における構造的特徴に対して、類似性にランク付けるステップと、を含む、
請求項1に記載のコンピュータで実行される見積もり方法。 - 製品の外観図に対して、信号変換とノイズ低減の前処理を実行するステップをさらに含む、
請求項2に記載のコンピュータで実行される見積もり方法。 - 製品の外観図を検出するステップは、
製品の外観図においてスキャンサブウィンドウを移動するステップと、
スキャンサブウィンドウが移動中に決定された製品の外観図における位置ごとに、該位置の構造的特徴を算出するステップと、を含む、
請求項2に記載のコンピュータで実行される見積もり方法。 - 分類器により、過去製品の外観図における構造的特徴と製品の外観図における構造的特徴に対して、類似性にランク付けるステップは、
分類器により、再帰的特徴除去アルゴリズムに基づいて、過去製品の外観図における構造的特徴と製品の外観図における構造的特徴に対して、類似性にランク付けるステップを含む、
請求項2に記載のコンピュータで実行される見積もり方法。 - 再帰的特徴除去アルゴリズムに基づいて、過去製品の外観図における構造的特徴と製品の外観図における構造的特徴に対して、類似性にランク付けるステップは、
構造的特徴に対応するパラメータ値を座標値に変換し、初期特徴配列を取得するステップと、
各構造的特徴に対応する重みを算出し、
各構造的特徴に対応する重みに基づいて、各構造的特徴に対応する配列スコアを、cj=(wj)2;(ただし、wjがj番目の構造的特徴に対応する重みであり、cjがj番目の構造的特徴に対応する配列スコアである)の式で算出するステップと、
最小の配列スコアを持つ特徴を初期特徴配列から除去し更新することにより、新しい特徴配列を取得するステップと、
前記特徴配列に特徴が1つのみ含むことになるまで上記の循環プロセスを繰り返し、特徴の除去順番に基づいて、構造的特徴の類似性のランキングを取得するステップと、を含む、
請求項5に記載のコンピュータで実行される見積もり方法。 - 検出対象構造的特徴を含むポジティブサンプルと、検出対象構造的特徴を含まないネガティブサンプルと、を含むトレーニングサンプルデータにより、ナレッジベース又は制限条件に基づいて、前記分類器をトレーニングするステップをさらに含む、
請求項2に記載のコンピュータで実行される見積もり方法。 - 前記外観図には、製品の形状と、サイズと、材質と、外観設計パラメータとが含まれ、
また、前記外観図は、同じ縮尺で描かれた製品の6面図である、
請求項1に記載のコンピュータで実行される見積もり方法。 - 製品の電気的パラメータと過去製品の電気的パラメータとに対して、類似性を比較して、電気的パラメータの類似性のランキングを取得するステップは、
過去製品における、製品の電気的パラメータと同じな電気的パラメータの数を決定するステップと、
同じである電気的パラメータの数に基づいて、過去製品をランク付けるステップと、を含む、
請求項1に記載のコンピュータで実行される見積もり方法。 - 構造部材及び電気素子のコストの重みと、外観の類似性のランキングと、電気的パラメータの類似性のランキングとに基づいて、構造パラメータと電気的パラメータとに基づく総合的なランキングを算出して取得するステップは、
構造部材と電気素子のコストの重みとに基づいて、外観の類似性のランキングと電気的パラメータの類似性の重みとを決定するステップと、
前記外観の類似性のランキングと電気的パラメータの類似性の重みとに基づいて、構造パラメータと電気的パラメータとに基づく総合的なランキングを算出して取得するステップと、を含む、
請求項1に記載のコンピュータで実行される見積もり方法。 - 前記製品の部品表を決定するステップは、
前記製品の構造パラメータと電気的パラメータとに基づいて、製品の部品表を調整し、製品の構造パラメータと電気的パラメータとを満たす製品の部品表を取得するステップさらに含む、
請求項1に記載のコンピュータで実行される見積もり方法。 - 前記製品の見積りは、製品の見積り=Σ(部品のコスト)×処理レート×その他のレート、の式で算出され、
ただし、部品のコストは、前記製品の部品表に基づいて算出して得られ、処理レートとその他のレートとは、企業資源計画システムから得られる、
請求項1に記載のコンピュータで実行される見積もり方法。 - 製品の構造パラメータと電気的パラメータとを取得するように構成されるパラメータ取得ユニットと、
製品の構造パラメータにより前記製品の外観図を作成し、前記製品の外観図と過去製品の外観図とに対して、類似性を比較して、外観の類似性のランキングを取得するように構成される外観類似性のランキングユニットと、
製品の電気的パラメータと過去製品の電気的パラメータとに対して、類似性を比較して、電気的パラメータの類似性のランキングを取得するように構成される電気的パラメータ類似性のランキングユニットと、
構造部材及び電気素子のコストの重みと、外観の類似性のランキングと、電気的パラメータの類似性のランキングとに基づいて、構造パラメータと電気的パラメータとによる総合的なランキングを取得するように構成される総合的なランキングユニットと、
前記総合的なランキングに基づいて、前記製品の部品表を決定し、前記製品の部品表に基づいて、前記製品の見積もりを算出するように構成される製品見積もりユニットと、を備える、
見積もり装置。 - 少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサと通信接続されるメモリと、を備え、
前記メモリには、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶され、請求項1〜12のいずれか一項のコンピュータで実行される見積もり方法を前記少なくとも1つのプロセッサに実行させることができる、
電子機器。 - 命令が記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
プロセッサによって前記命令が実行されるとき、請求項1〜12のいずれか一項のコンピュータで実行される見積もり方法を前記プロセッサに実行させる、
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
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