在综合分析了专利、设计固化、能力模型、深度学习和推荐系统的研究现状后,针对当前专利推送系统中设计师能力特征少、划分粗略、评价缺乏客观性和未考虑设计师在不同阶段其能力特征会改变的缺陷,以及目前专利推送均采用专利分类的方式进行、推送系统的个性化水平较低、对设计固化研究不足的问题,提出了设计师能力模型的构建和客观定量评价、基于深度学习的专利推荐模型选择、结合创新设计实践过程的设计师能力特征更新以及考虑设计固化的专利知识个性化推送方法,最后完成了基于专利知识的产品创新设计平台的开发。全文由六章组成:第一章介绍了课题研究的背景及意义,对设计固化、能力模型、深度学习和推荐系统的国内外研究现状进行了综述和分析,总结了目前专利知识推荐中存在的不足,确定了本文的研究重点。第二章针对当前专利推送中设计师能力特征少、划分粗略以及评价值多为主观判定的缺点,分析了工业设计师的能力组成,结合自身参加产品创新设计的经验,提出了本文的设计师能力模型,利用合适的评价方法完成了设计师能力模型的构建和客观定量评价,并通过实例对构建和评价过程进行了说明。第三章针对目前采用分类的方式进行专利推荐使得推荐系统的个性化不足的问题,提出了通过推荐模型预测专利评分来实现专利个性化推荐的方法,在完成推荐模型的初选后,对初选的模型进行了实验分析,选择出了适合专利推荐的模型。第四章针对未考虑在创新设计不同阶段设计师的能力特征会改变以及对设计固化研究不足的问题,提出了一种考虑设计固化的专利知识推送方法,最后通过榨汁机的榨汁装置和输送储存装置创新设计实例作为对比实验验证了该推送方法的有效性。第五章在前文研究的基础上,完成了基于专利知识的计算机辅助产品创新设计平台的开发,并对该平台的开发环境、各个组成模块等进行了详细介绍。第六章总结了本文的研究工作,对该课题未来的研究方向进行了展望。