Wei Yan

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Thèse : Modélisation des (Méta)Connaissances pour la Conception Inventive.

Direction : Denis CAVALLUCCI (LGeCo/INSA de Strasbourg) et Pierre COLLET (BFO/ICUBE)

Encadrement : Cecilia ZANNI-MERK (BFO/ICUBE)

Financement : CSC (China Scholarship Council)

Description :
TRIZ (Acronyme russe pour Théorie de Résolution des Problèmes Inventifs) est une méthode systématique de résolution de problèmes inventifs dans différents domaines. Selon TRIZ, la résolution de problèmes inventifs consiste en la construction du modèle et l’utilisation des sources de connaissance de la TRIZ. Plusieurs modèles et sources de connaissances permettent la résolution de problèmes inventifs de types différents, comme 40 Principes Inventifs pour l’ élimination des contradictions techniques. Toutes ces sources se situent à des niveaux d’abstractions relativement élevés et sont, donc, indépendantes d’un domaine particulier, qui nécessitent des connaissances approfondies des domaines d’ingénierie différents.

Afin de faciliter le processus de résolution de problèmes inventifs, un “gestionnaire intelligent” est développé dans cette thèse. D’une part, selon les ontologies des sources de connaissance de la TRIZ, le gestionnaire propose aux utilisateurs des sources de connaissance pertinentes du modèle qu’ils construisent, et d’autre part, le gestionnaire a la capacité de remplir “automatiquement” les modèles des autres sources de connaissance.

Cette étude vise à faciliter et automatiser le processus de résolution de problèmes inventifs basé sur la similarité sémantique et techniques de l’ontologie. Tout d’abord, les sources de connaissance de la TRIZ sont formalisés sur ontologies afin que l'inférence heuristique peut être exécutée à la recherche des solutions spécifiques. Ensuite, les méthodes de calcul de similarité sémantique sont proposés pour rechercher et définir les liens manquants entre les sources de connaissance de la TRIZ. Les TRIZ utilisateurs commencent à résoudre les problèmes inventifs avec la source de connaissance de leur choix afin d’obtenir une solution abstraite. Selon les éléments sélectionnés de la première source de connaissance, les éléments similaires d’autres sources de connaissance sont obtenus sur la base de la similarité sémantique calculée à l’avance. Avec l’aide de ces éléments similaires et les pointeurs heuristique vers effets physiques, d’autres solutions spécifiques sont obtenus par le raisonnement de l’ontologie.

Enfin, un prototype de logiciel est développé basé sur la similarité sémantique et l’ontologie inférence pour soutenir et stimuler ce processus automatique de la résolution des problèmes inventifs.

Enseignement

Architecture du Système et Object-oriented Programmation en 2ème année d’École d'Ingénieurs

Contact

Wei YAN

ICube - UMR 7357

300 Bd Sébastien Brant - BP 10413

67412 Illkirch Cedex

Tel : +33 (0)6 52 09 55 66

Fax : +33 (0)3 68 85 44 55

courriel : wyaninsa@gmail.com


Publication

  • Wei Yan, Cecilia Zanni-Merk, Denis Cavallucci, and Pierre Collet, An Ontology-based Approach for Inventive Problem Solving. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2013.
  • Wei Yan, Cecilia Zanni-Merk, Francois Rousselot, Denis Cavallucci, and Pierre Collet, Facilitating the Resolution of Inventive Problems Using Semantic Relatedness and Ontology Reasoning. International Journal of Knowledge-Based and Intelligent Engineering Systems (KES Journal), 2013, 17:79-96.
  • Wei Yan, Cecilia Zanni-Merk, Francois Rousselot and Denis Cavallucci, Ontology Matching for Facilitating Inventive Design based on Semantic Similarity and Case-Based Reasoning. International Journal of Knowledge-Based and Intelligent Engineering Systems (KES Journal), 2013, 17:243-256.
  • Wei Yan, Francois Rousselot and Cecilia Zanni-Merk, Component Retrieval Based on Ontology and Graph Patterns Matching. Journal of Information and Computational Science. 2010, Vol 7(4): 893-900.
  • Wei Yan, Cecilia Zanni-Merk, François Rousselot, Denis Cavallucci and Pierre Collet, A New Method of Using Physical Effects in Su-Field Analysis based on Ontology Reasoning. 17th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES2013), Kitakyushu, Japan.
  • Wei Yan, Cecilia Zanni-Merk, François Rousselot, Denis Cavallucci and Pierre Collet, Ontology-based Knowledge Modeling for Using Physical Effects. TRIZ Future 2013, Paris, France.
  • Wei Yan, Cecilia Zanni-Merk, François Rousselot, Denis Cavallucci and Pierre Collet, A Heuristic TRIZ Problem Solving Approach based on Semantic Relatedness and Ontology Reasoning. 16th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES2012), San Sebastian, Spain.
  • Wei Yan, Cecilia Zanni-Merk, François Rousselot, Denis Cavallucci and Pierre Collet, A Heuristic Method of Using the Pointers to Physical Effects in Su-Field Analysis. TRIZ Future 2012, Lisbon, Portugal.
  • Wei Yan, Cecilia Zanni-Merk, Francois Rousselot, Denis Cavallucci, and Pierre Collet, Heuristic Inventive Design Problem Solving based on Semantic Relatedness. International Conference on Frontiers of Mechanical Engineering, Materials and Energy (ICFMEME2012) (The paper will be published in Advanced Materials Research).
  • Wei Yan, Cecilia Zanni-Merk and Francois Rousselot, Matching of Different Abstraction Level Knowledge Sources: The Case of Inventive Design. 15th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES2011), Germany, Part IV, LNAI 6884, pp. 445-454, 2011.
  • Wei Yan, Cecilia Zanni-Merk and Francois Rousselot, Skyline Adaptive Fuzzy Query. 15th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES2011), Germany, Part II, LNAI 6882, pp. 345-354, 2011.
  • Wei Yan, Cecilia Zanni-Merk and Francois Rousselot, An Application of Semantic Distance between Short Texts to Inventive Design. International Conference on Knowledge Engineering and Ontology Development (KEOD2011), France, Paris, pp. 261-266.
  • Wei Yan, Cecilia Zanni-Merk, François Rousselot and Denis Cavallucci, A Method of Facilitating Inventive Design Based on Semantic Similarity and Case-Based Reasoning. TRIZ Future 2011, Dublin, Ireland.