高档观光电梯轿厢方案设计是高档观光电梯设计开发的核心,设计过程中工程人员知识获取效率低下成为制约提高高档观光电梯方案设计质量和缩短设计周期的关键因素。针对高档观光电梯知识难以统一表达且知识库冗余的问题、高档观光电梯知识推送脱离设计人员知识需求的问题以及高档观光电梯传统知识推送方法匹配准确率低的问题,本文研究了高档观光电梯轿厢方案设计知识挖掘技术及应用,开发了知识需求驱动的高档观光电梯设计知识推送系统,实现了高档观光电梯设计知识的高效推送,以"冰壶"高档观光电梯轿厢方案设计中的设计知识为例进行了应用验证。全文主要研究内容如下:第一章概述了全文研究背景和意义,对设计知识建模、知识需求挖掘以及知识匹配技术的研究现状进行了综述,提出了当前高档观光电梯设计知识推送中存在的若干问题,并针对问题确定了研究内容,同时给出全文研究框架。第二章提出基于知识基因的高档观光电梯设计知识异构建模方法。总结高档观光电梯设计知识的特征并对高档观光电梯设计知识进行基因划分,结合具体实例说明了高档观光电梯设计知识异构建模方法,采用基于T-S(Takagi-Sugeno)模糊神经网络的高档观光电梯设计知识过滤方法,对高档观光电梯设计知识进行过滤,降低了知识冗余程度,并对过滤方法的效果进行比较分析。第三章提出基于支持回归机的高档观光电梯知识需求挖掘预测方法。分析了高档观光电梯轿厢方案设计,针对轿厢方案的知识需求,综合考虑设计人员的行为信息和设计情景,构建高档观光电梯轿厢方案设计知识需求模型,在此基础上提出了高档观光电梯轿厢设计中的知识需求挖掘预测方法,设计知识需求初始化和更新算法、信息粒化模型,从知识需求模型中提取出结构化的设计知识需求,实现知识推送由高档观光电梯轿厢方案设计知识需求驱动。第四章提出基于非负矩阵分解的高档观光电梯设计知识降维匹配方法。通过自然语言分词法和改进 TF-IWF-IWF(Tern frequency-Inverse weight frequency-Inverse weight frequency)权值的计算方法生成特征词-设计知识基因矩阵,采用非负矩阵分解技术对特征词-设计知识基因矩阵进行降维,得到投入低维语义空间的特征矩阵,同时将通过挖掘预测得到的知识需求投入低维语义空间,计算低维空间中的设计知识需求和设计知识的匹配度并进行优选,并通过实验对算法匹配效果进行分析。第五章开发了高档观光电梯设计知识推送系统,详细介绍了高档观光电梯设计知识推送系统的框架结构和主要功能模块组成,并通过高档观光电梯轿厢方案设计过程中的具体实例进行了验证。第六章对本文的研究内容和研究成果进行了总结,并展望高档观光电梯设计知识推送的下一步研究方向。