面向离散制造系统的需求提取与建模方法.pdf

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1、(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202310473853.6(22)申请日 2023.04.27(71)申请人 上海交通大学地址 200240 上海市闵行区东川路800号(72)发明人 戴文斌王秋月张瀛月(74)专利代理机构 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220专利代理师 郑立(51)Int.Cl.G06F 8/10(2018.01)G06F 8/30(2018.01)G06F 16/36(2019.01)G06N 5/02(2023.01)(54)发明名称一种面向离散制造系统的需求提取与建模方法(57)摘要本发明公开了一种。

2、面向离散制造系统的需求提取与建模方法，涉及离散制造领域，包括以下步骤：步骤1、将需求分为功能性需求与非功能性需求；步骤2、根据功能性需求建立原始需求文档，通过结构化需求提取技术对原始需求文档进行分析与提取；步骤3、非功能性需求通过知识图谱来构建领域知识进行需求补全；步骤4、建立对应离散制造系统的资源工艺产品需求模型。本发明设计了基于资源工艺产品的需求提取技术和需求补全方法，建立快速的需求提取与建模方法，解决了需求快速变更的问题，提高了建模方法的操作性和可行性，简单通用，降低了人力成本。权利要求书1页 说明书4页 附图3页CN 116501294 A2023.07.28CN 116501294 。

3、A1.一种面向离散制造系统的需求提取与建模方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、将需求分为功能性需求与非功能性需求；步骤2、根据功能性需求建立原始需求文档，通过结构化需求提取技术对所述原始需求文档进行分析与提取；步骤3、非功能性需求通过知识图谱来构建领域知识进行需求补全；步骤4、建立对应离散制造系统的资源工艺产品需求模型。2.如权利要求1所述的面向离散制造系统的需求提取与建模方法，其特征在于，所述步骤2还包括：步骤2.1、对所述原始需求文档进行预处理，得到文本类需求模板；步骤2.2、对所述文本类需求模板进行处理，得到工艺流程列表、判断逻辑字典；步骤2.3、将所述工艺流程列表匹配结构化。

4、的工艺流程功能模板，将所述判断逻辑字典匹配判断逻辑描述模板，从中抽取出工艺执行顺序以及逻辑跳转情况；步骤2.4、通过提取所述工艺流程功能模板，得到离散制造系统生产过程中的关键要素，将关键要素存入信息库。3.如权利要求2所述的面向离散制造系统的需求提取与建模方法，其特征在于，所述步骤2.1还包括：对所述原始需求文档进行自然语言处理，按照文本类需求模板规则表提取相应信息转化为所述文本类需求模板。4.如权利要求3所述的面向离散制造系统的需求提取与建模方法，其特征在于，所述自然语言处理的过程中关键词从先验知识、项目信息中获取。5.如权利要求2所述的面向离散制造系统的需求提取与建模方法，其特征在于，所述。

5、对所述文本类需求模板进行处理包括：通过文本分割得到关键信息、提取逻辑。6.如权利要求2所述的面向离散制造系统的需求提取与建模方法，其特征在于，所述关键要素包括：资源、工艺、产品。7.如权利要求1所述的面向离散制造系统的需求提取与建模方法，其特征在于，所述步骤3还包括：步骤3.1、根据项目信息、先验知识、专家经验构建所述领域知识；步骤3.2、构建知识图谱；步骤3.3、通过推理引擎的查询和推理功能进行需求补全。8.如权利要求7所述的面向离散制造系统的需求提取与建模方法，其特征在于，所述知识图谱采用RDF存储系统来存储所述领域知识和构建网络。9.如权利要求8所述的面向离散制造系统的需求提取与建模方法。

6、，其特征在于，所述构建知识图谱包括：根据知识图谱和所述RDF存储系统的特性，以资源、工艺、产品为谓语构成相应的三元组，建立起不同离散制造系统的资源、工艺、产品关系图，从而构建不同离散制造系统对应的知识图谱，描述不同离散制造系统所涉及到的领域知识。10.如权利要求8所述的面向离散制造系统的需求提取与建模方法，其特征在于，所述RDF存储系统使用SPARQL语言来进行查询和推理所述领域知识。权利要求书1/1 页2CN 116501294 A2一种面向离散制造系统的需求提取与建模方法技术领域0001本发明涉及离散制造领域，尤其涉及一种面向离散制造系统的需求提取与建模方法。背景技术0002现有系统需求的。

7、分析、提取与建模基于需求工程的架构来实现。需求工程使用结构化的需求提取过程，为需求的提取过程提供需求描述的框架、需求提取技术以及未来可能变更的需求线索，随后使用系统化的需求建模过程，为需求模型提供预定义的语义解释和语义约束，保证从语义上正确理解需求信息的含义。传统的研究模式是客户描述需求建立需求任务书，随后开发者经过需求分析与抽取后再形成对应系统软件代码。统一建模语言UML是面向对象设计的建模工具，可对产品进行说明、可视化和编制文档，具有广泛的建模能力，系统建模语言SysML对产品设计特性进行建模，在UML的基础上创建了元模型和基于图标的可视化符号，开发了统一需求建模语言URML。现有技术使用。

8、自然语言处理、机器学习等方法提取需求文档中的建模结构(包括关系、对象、方法、属性等)，随后使用启发式规则建立模型生成器来合成模型结构和关系，用XML格式存储模型结构和关系，由此建立从需求文档到UML的框架，再将XML导入UML建模工具，最终生成基于UML的需求模型；还有层次化需求建模技术，通过基于支持分层建模的半形式化图形模型和组合规范，从REQIF文件导入需求，使用层次依赖图和因果矩阵，自动生成顺序功能图来描述需求。0003但是，现有技术缺少直接快速构建需求模型的技术，无法对变更的需求快速进行重新分析及建模，耗时长、灵活性差，同时，缺少针对离散制造系统特性的结构化需求提取方法，无法实现对系统。

9、需求中关键功能要素的识别与提取，也缺少针对离散制造系统特性的需求补全方法，无法在用户需求不完备的情况下，建立完整的系统需求模型。0004因此，本领域的技术人员致力于开发一种面向离散制造系统的需求提取与建模方法，能够融合需求提取与需求补全技术，直接构建基于资源工艺产品的需求模型。发明内容0005有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是如何建立结构化的需求提取方法、如何实现需求补全方法。0006为实现上述目的，本发明提供了一种面向离散制造系统的需求提取与建模方法，所述方法包括以下步骤：0007步骤1、将需求分为功能性需求与非功能性需求；0008步骤2、根据功能性需求建立原始需求文档，通。

10、过结构化需求提取技术对所述原始需求文档进行分析与提取；0009步骤3、非功能性需求通过知识图谱来构建领域知识进行需求补全；0010步骤4、建立对应离散制造系统的资源工艺产品需求模型。0011进一步地，所述步骤2还包括：说明书1/4 页3CN 116501294 A30012步骤2.1、对所述原始需求文档进行预处理，得到文本类需求模板；0013步骤2.2、对所述文本类需求模板进行处理，得到工艺流程列表、判断逻辑字典；0014步骤2.3、将所述工艺流程列表匹配结构化的工艺流程功能模板，将所述判断逻辑字典匹配判断逻辑描述模板，从中抽取出工艺执行顺序以及逻辑跳转情况；0015步骤2.4、通过提取所述工。

11、艺流程功能模板，得到离散制造系统生产过程中的关键要素，将关键要素存入信息库。0016进一步地，所述步骤2.1还包括：对所述原始需求文档进行自然语言处理，按照文本类需求模板规则表提取相应信息转化为所述文本类需求模板。0017进一步地，所述自然语言处理的过程中关键词从先验知识、项目信息中获取，关键词主要涉及工艺流程信息。0018进一步地，所述对所述文本类需求模板进行处理包括：通过文本分割得到关键信息、提取逻辑。0019进一步地，所述关键要素包括：资源、工艺、产品。0020进一步地，所述步骤3还包括：0021步骤3.1、根据项目信息、先验知识、专家经验构建所述领域知识；0022步骤3.2、构建知识图。

12、谱；0023步骤3.3、通过推理引擎的查询和推理功能进行需求补全。0024进一步地，所述知识图谱采用RDF存储系统来存储所述领域知识和构建网络。0025进一步地，所述构建知识图谱包括：根据知识图谱和所述RDF存储系统的特性，以资源、工艺、产品为谓语构成相应的三元组，建立起不同离散制造系统的资源、工艺、产品关系图，从而构建不同离散制造系统对应的知识图谱，描述不同离散制造系统所涉及到的领域知识。0026进一步地，所述RDF存储系统使用SPARQL语言来进行查询和推理所述领域知识。0027与现有技术相比，本发明至少具有如下有益技术效果：00281、解决了需求快速变更的问题，能实现面向离散制造系统的需。

13、求快速分析、提取与建模，提高了建模方法的操作性和可行性，简单通用，降低了人力成本；00292、统一了模型元素的描述方式，能够准确快速提取出结构化的需求元素，同时支持需求变更；00303、赋予了需求模型查询和推理能力，提供领域知识和需求的修改，提高了需求模型的完备性和可拓展性。0031以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。附图说明0032图1是本发明的一个较佳实施例的技术路线图；0033图2是本发明的一个较佳实施例的结构化需求提取技术的流程图；0034图3是本发明的一个较佳实施例的工艺流程功能模板；0035图4是本发明的一个较佳。

14、实施例的判断逻辑描述模板；0036图5是本发明的一个较佳实施例的知识图谱的元模型示意图。说明书2/4 页4CN 116501294 A4具体实施方式0037以下参考说明书附图介绍本发明的多个优选实施例，使其技术内容更加清楚和便于理解。本发明可以通过许多不同形式的实施例来得以体现，本发明的保护范围并非仅限于文中提到的实施例。0038在附图中，结构相同的部件以相同数字标号表示，各处结构或功能相似的组件以相似数字标号表示。附图所示的每一组件的尺寸和厚度是任意示出的，本发明并没有限定每个组件的尺寸和厚度。为了使图示更清晰，附图中有些地方适当夸大了部件的厚度。0039本实施例提供了一种面向离散制造系统的。

15、需求提取与建模方法，基于资源工艺产品模型，对离散制造系统生产过程中的必要要素进行了描述，即对工艺、产品、资源进行描述。资源是指生产过程中的实体，包括机械臂、传送带、托盘等各种机器设备及其状态和信息；工艺是指在生产过程中所涉及到的工艺流程；产品是指在不同的资源上通过特定的工艺流程生产出来的成品，可分为原材料、初级产品、次级产品和最终产品。此需求模型中资源、工艺、产品三部分紧密相连，不同的离散制造系统可以根据其系统需求构建出一个完整的资源工艺产品需求模型。面向离散制造系统的需求提取与建模方法的技术路线图如图1所示。0040从需求出发，需求分为功能性需求与非功能性需求。功能性需求指的是软件必须实现的。

16、功能和行为。非功能性需求一般指性能和约束方面的需求，隐性存在于实际的制造生产中。功能性需求可以由用户或任务书直接提出，通过所设计的结构化需求提取技术直接进行分析与提取，而非功能性需求需要依赖领域知识补全，在此构建知识图谱，通过查询以及推理功能进行需求补全。0041至此，该需求建模方法能够精确地完成需求信息提取和需求融合，提供领域知识和需求的修改，解决了需求快速变更的问题，提效降本。0042如图2所示，所设计的结构化需求提取技术提供了针对文档输入的需求模板化框架。面向需求文档输入，提供了基于工艺的文本类需求模板对原始需求文档进行预处理，然后通过文本分割得到关键信息、提取逻辑，最后存储基于资源工艺。

17、产品模型的结构化需求模型元素，具体包括以下步骤：0043步骤1、原始需求文档需要进行自然语言处理，按照文本类需求模板规则表，如表1所示，提取相应信息转化为文本类需求模板。其中，自然语言处理过程中关键词从先验知识、项目信息中获取，主要涉及工艺流程信息。0044步骤2、通过面向文本类需求模板的文本分割及信息存储算法，可以得到工艺流程列表、判断逻辑字典等信息。0045步骤3、将工艺流程列表匹配结构化的工艺流程功能模板，将判断逻辑字典匹配判断逻辑描述模板，从而抽取出工艺执行顺序以及逻辑跳转情况。工艺流程功能模板如图3所示，判断逻辑描述模板如图4所示。0046通过提取工艺流程功能模板，可以得到离散制造系。

18、统生产过程中的关键要素：资源、工艺、产品，将其存入信息库，为需求建模提供基本元素信息。对于结构化需求模型元素与工艺流程逻辑的提取不局限于一种算法实现，可采用多种数据处理方式进行数据的提取，分析与整合。0047表1文本类需求模板规则表说明书3/4 页5CN 116501294 A500480049所采取的需求补全方法使用知识图谱来构建领域知识，从而补全非功能性需求。知识图谱采用RDF存储系统来存储领域知识和构建网络。RDF存储系统使用三元组的结构来存储信息，每个三元组由主语、谓语和宾语三个要素组成。同时，RDF存储系统使用SPARQL语言来进行查询和推理领域知识。所构建的知识图谱基于资源工艺产品。

19、提供了元模型，如图5所示，具体包括以下步骤：0050步骤1、根据项目信息、先验知识、专家经验等构建领域知识。0051步骤2、根据知识图谱和RDF存储系统的特性，以资源、工艺、产品为谓语构成相应的三元组，建立起不同离散制造系统的资源、工艺、产品关系图，从而构建该系统对应的知识图谱，描述该系统所涉及到的领域知识。0052步骤3、通过推理引擎的查询和推理功能将需求补充完全。0053至此，获取了离散制造系统对其工艺、产品、资源的描述信息，补全了需求模型元素，建立出对应系统的资源工艺产品需求模型。对于领域知识的构建与存储不局限于知识图谱，可采用其他结构化的知识构建与存储方法。同时，知识查询与推理功能不局限于SPARQL语言，可采用多种编程方式与语言来实现知识查询与推理功能。0054以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。说明书4/4 页6CN 116501294 A6图1图2说明书附图1/3 页7CN 116501294 A7图3图4说明书附图2/3 页8CN 116501294 A8图5说明书附图3/3 页9CN 116501294 A9。