摘要：在运用关联规则算法对产品数据进行配置知识挖掘时，所发现的功能参数值与实例模块间的强关联规则不能反映出功能与结构间的关联关系，因而缺少一种从功能与结构关系角度判断强关联规则效用性的依据。为解决这一问题，引入了功能参数集与广义模块关联度的概念，提出了关联度计算的理论模型，用于发现隐含的功能与结构间的关联关系，并将所发现的结果用于判断功能参数值与实例模块间强关联规则的效用性。
关键词：关联规则 功能参数 广义模块 关联度
随着科技进步和生产力的不断发展，客户个性化需求也日趋提高[1]，在产品的设计与生产中越来越多的融入客户的个性化需求，因此大批量生产的方式开始逐渐不适应当代市场的运营模式。为了降低设计成本和提高设计效率，基于知识的产品设计受到越来越多的重视，各国学者纷纷开展了从产品数据中进行产品设计知识发现的研究。
从历史产品数据中进行产品配置知识挖掘是产品设计知识发现研究中的一个重要方面，其中一个应用比较广泛的方法是对产品族中的功能参数值和实例模块进行关联规则分析。其所发现的是特定功能参数值与实例模块之间的强关联规则，不能反映出功能参数与广义模块之间的关联关系；且产生的功能参数值与实例模块间的强关联规则往往较多，为从众多的强关联规则中选出有效的强关联规则作为产品设计的配置知识，需要有经验的设计人员进行甄别选择，因而有效强关联规则的选择是一个非常的繁杂的过程，且带有较强的主观性。为解决这一问题本文引入了功能参数集与广义模块关联度的概念，并提出了关联度计算的理论模型，对产品数据中隐含的功能与结构的关联关系进行发现，并将所发现的结果用于指导产品设计配置规则知识的提取。
1产品功能与结构关联关系发现的若干定义
产品数据管理（Product Data Management，PDM）系统中的大量产品数据中蕴含有丰富的设计知识，通过运用数据挖掘技术对PDM中产品族的各派生产品的功能参数及其组件模块配置进行分析，发现其中隐含的功能与结构间的关系。下面对其中一些名词进行定义。
（1）广义组件模块，简称广义模块，用GM（generalized module）表示，即参数化的组件模块；一个广义模块包含多个实例模块，各实例模块功能和结构具有较高的相似性。
（2）实例组件模块，简称实例模块，用SM（specific module）表示，当广义模块中各参数取定确定值时，广义模块转化为实例模块。
（3）功能参数事务，对于产品族内确定的产品其各功能参数值是确定的，产品的各功能参数值构成其功能参数事务。设产品族P的功能参数集合为 ，功能参数 的值集为 。产品族P中实例产品Pi的功能事务所含项目（简称项）的集合为 ， 表示产品Pi对应于功能参数 的参数值，若产品Pi不具有功能参数 表征的功能则 记为空值。
（4）模块配置事务，对于确定的产品其组成结构是确定的，构成该产品的实例模块组成产品的模块配置事务。设产品族P的广义模块集合为 ，产品族P中实例产品Pi的模块配置事务所含项目的集合为 ， 表示产品Pi对应于广义模块 的实例模块，若产品Pi的模块配置中不含有广义模块 相应的实例模块则 记为空值。
（5）关联规则：由事物A出现推出事物B出现称为A与B间的关联规则，记为 。本文的功能参数值与实例模块间的关联规则，如无特别说明均为功能参数值 实例模块。
（6）关联度：用于表征功能参数与广义模块间，即功能与结构间的关联关系，关联度越大说明功能与结构间的关联关系越强。
2产品功能与结构关联关系发现
2.1功能参数值与实例模块关联规则分析
产品事务由功能事务和模块配置事务组成[10]，设产品族P中实例产品Pi的产品事务的项目集合为 。为发现功能参数值与实例模块之间隐含的关联规则，对产品族中实例产品的功能参数值和实例模块进行关联规则分析。
设定关联度 的阈值为 ，若 等于或大于阈值 ，且功能参数集 的任意子集与广义模块 的关联度均小于 则认为功能参数集 与广义模块 存在强关联关系；否则，认为不存在强关联关系；从而从产品数据中发现隐含的功能与结构的关联关系。
若功能参数集 与广义模块 存在强关联关系，则认为所发现的对应于 的各功能参数值项集与广义模块 中实例模块间的强关联规则具有较高的效用性，将强关联规则提取作为产品设计的配置规则。
3结语
提出了一种用于从产品数据中进行功能参数与广义模块间关联关系挖掘的理论方法，用于发现产品数据中隐含的功能与结构的关联关系。其结果可作为在运用关联规则算法进行产品配置知识发现时提取有效强关联规则的依据；并且所得出的功能参数与广义模块的强关联关系，可作为通过产品功能参数值变化下广义模块参数变化规律分析以对发现的知识进行拓展的基。通过所发现的产品功能参数与广义模块间的强关联关系，指导对功能参数值与实例模块间有效强关联规则的选取，可以有效地提高选取的准确度和工作效率。
参考文献
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