基于深度学习的人工智能设计决策模型

来源：计算机集成制造系统杂志2019年第10期北京时间：

作者：王亚辉,余隋怀,陈登凯,初建杰,刘卓,王金磊,马宁

单位：1.西北工业大学陕西省工业设计工程实验室2.陕西科技大学设计与艺术学院

摘要：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。

关键词：深度学习,人工智能,设计决策,设计语义,ResNet算法,产品开发

基金资助：国家重点研发专项资助项目(2017YFB1104205);高等学校学科创新引智计划资助项目(B13044)。