基于粗糙集的协同设计冲突消解事例推理技术

针对协同设计中的冲突消解事例推理问题,提出了一种基于粗糙集的事例推理策略。在该策略中,运用粗糙集中属性重要度的理论和方法,确定事例各特征属性的权重,运用知识约简的理论和方法判断事例知识库的索引。给出了计算权重和索引的算法,以及事例相似性的度量方法。通过索引,检索出与目标事例相关的源事例,并计算它们之间的相似度,从中选取与目标事例相似度值最大的源事例作为参考。最后,给出了一个实例的应用分析,以说明该策略的有效性。     

基于粗糙集理论的冲模CAD系统中CBD方法研究

针对冲模产品及其设计特点,提出了基于粗糙集理论与实例推理技术相结合的冲模CAD方法.给出了基于粗糙集理论的冲模实例知识表达系统模型,阐述了实例知识的存储和实现策略,并围绕实例的检索,讨论了冲模实例的相似度和特征属性权值的计算方法.通过利用粗糙集理论对实例特征属性重要度进行计算,可实现特征属性约简,抽取出重要的属性作为检索依据,并得到各特征属性的权值,有效地克服了传统的实例检索中权值确定对主观经验的过分依赖.最后,以冲压件排料间隙的确定为例,说明了该设计方法的有效性.     

工艺设计中面向对象的事例表示和事例检索模型

重点介绍了零件的表示、索引和相似检索方法。建立了基于事例推理的CAPP系统的面向对象零件事例表示和检索模型，该模型适用于各类零件，可以对具有复杂层次结构的事例进行表示并计算相似度。可以在具有不同属性的不同事例之间进行相似性计算，解决了异构事例的相似性比较的问题。采用Visual Basic和SQL Server实现该模型的原型系统HOPE－CAPP。     

基于事例的供应商选择模型与方法研究

供应商选择是供应链管理的重要内容。本文根据供应商选择的特点,采用基于事例推理的技术研究供应商选择的决策方法,建立了基于事例推理的供应商选择过程模型。进一步,应用模糊集理论,研究了供应商选择事例的表示与检索,提出了一种考虑模糊特征隶属度函数值的相似度检索方法。最后,给出了基于事例的供应商选择系统的应用实例。     

支持重用的层次智能CBR检索模型

检索是ＣＢＲ中的关键技术,直接影响ＣＢＲ的推理效率和质量,检索出事例的质量好 坏决定着事例重用与修改的难易。注意到事例的检索与事例的表示和存储密切相关,同 时事例的重用必须考虑事例的适用环境,提出一种层次智能检索模型,将事例描述分为 主题属性和环境属性两部分,基于人工神经网络技术和环境约束对事例进行聚类和检 索。该模型可提高事例的检索效率;避免仅靠相似度计算进行事例重用的不可靠性。     

基于事例的汽车夹具设计关键技术研究

本文以汽车夹具为研究对象,分析了汽车夹具的相似性,指出汽车夹具相似可描述为功能相似和结构相似两个方面,根据基于事例的推理方法,研究了汽车夹具设计中的事例库组织、检索方法、检索算法和事例检索器等关键技术。实践表明,基于事例的求解方式对汽车夹具设计CAD系统来讲是一种有效的推理方法。     

基于粗糙集的启发式值约简的改进算法

本文根据粗糙集理论讨论了属性值约简问题,基于属性值的重要度提出了一种改进的启发式值约简方法.首先,通过约简广义特征表和决策表获得决策表的属性值核.其次,用条件属性与决策属性之间的互信息增量来度量值重要度,进行启发式信息构建和属性值约简.最后,用属性蒸发率和置信度等指标对决策规则质量进行评价,验证了算法的有效性.     

模糊故障诊断中特征属性约简及其权重系数的确定

针对粗糙集模型在干扰属性约简方面的局限,采用一种基于最大一致性因子的改进模型对故障特征属性进一步约简。为了克服传统方法在确定权重系数的主观性的缺点,应用粗糙集理论对约简后的故障特征属性的重要程度进行判断和权值化处理,并将权值化处理的结果作为权重系数。最后论文通过一实例对相关方法进行了说明。     

粗糙集属性约简的基因算法

粗糙集是一种新型的数据分析方法,而属性约简是其主要算法,由于属性的约简为ＮＰ问题,使得传统算法很难将粗糙集应用于实际中,利用基因算法的搜索寻优技术,提出一种基于多目标优化基因算法的属性约简算法,它不仅有较高的约简效率,而且可以得到多种约简属性集。以柴油机油路故障为例,进行特征属性的约简,取得了较好的结果。     

基于CBR的夹具概念设计系统研究

采用基于事例推理的技术进行夹具概念设计,提出了基于夹紧工件特征和夹具特征的事例表示方法以及检索机制,采用面向对象的技术描述事例,建立夹具设计事例库.通过事例推理,获得夹具设计的相似事例,并在此基础上进行修改,获得夹具概念设计的最终方案.     

双层过道布置问题的混合整数非线性规划模型及两阶段改进模拟退火算法

结合实际布局活动中,设施在多层空间布置的实际情况,提出了双层过道布置问题,并构建了该问题的混合整数非线性规划（MINLP）模型。针对问题特征,提出了一种改进模拟退火算法,通过采用两阶段改进策略,对退火过程及抽样过程进行改进。该算法以自适应搜索策略替代马氏链搜索长度,并引入记忆功能、回火操作以提高求解质量,通过设置双阈值来提高求解效率。应用所提算法对24个基准算例进行测试,并将其与原模拟退火算法和GUROBI精确方法作对比,验证了所提算法的有效性。     

基于粗糙集的柔性制造系统概念设计实例检索技术

针对柔性制造系统概念设计中的实例检索问题,提出了一种基于粗糙集理论的实例检索方法。分析了系统的需求特征和结构特征,通过建立属性决策表描述了实例信息;利用粗糙集理论对属性进行了重要性的判断和约简。为了处理属性表中的定量问题,给出了一种基于分级聚类法和决策属性支持度的离散化方法;抽取重要的特征属性作为检索依据,利用相似学方法进行相似度量,检索出最为接近的设计问题的实例作为设计参考。通过应用实例,给出了这种方法的具体实现过程。结果表明,该方法能够客观地反映实例与待求解问题的相似程度,保证了检索的正确性,提高了检索效率。     

基于事例推理的注塑模加工时间定额的确定方法

将事例推理技术引入到注塑模加工时间定额研究中,提出了基于事例推理技术的加工时间定额确定方法。重点研究了事例检索和事例修改这两项关键技术,基于遗传算法提出了一个事例层次检索模型,通过对特征权值进行优化处理,提高了事例检索效率和准确度;基于相对系数法和经验公式法提出了一个复合式事例修改策略,通过不同修改规则的优化和组合,保证了事例修改的正确性。最后,通过一个实例验证了此方法的有效性。     

基于实例推理的模具零件加工工艺决策模型构建及应用

针对传统模具零件加工工艺依靠人工编制而导致的效率低、设计周期长,无法适应现代模具零件多品种、小批量、高效智能化生产的需求,构建了一种基于实例推理的模具零件加工工艺决策模型.采用粗糙集理论,提出了模具零件特征属性权值计算方法;采用归一化和余弦相似度方法,对数值型和字符型局部相似度进行了准确表征;基于静态及动态相似度阈值相...     

摩托车智能设计实例推理系统的索引模型

为提高实例推理系统中实例检索的效率与质量,提出了基于人工神经网络的实例检索模型。该模型在实例层次组织的基础上,利用自适应共振网络实现对实例的动态分类,以缩小实例搜索的范围。采用前馈型神经网络记忆各实例的索引,以便在缩小的实例范围内快速地提取相似实例,提高检索效率与质量。最后给出了摩托车总体设计过程方案选择的算例,并将检索的结果与基于最近邻法的实例检索结果进行比较分析,结果证明了该模型的有效性。     

应用自适应模拟退火和多分辨率搜索实现医学超声图像的拼接

为提高图像拼接的成功率,提出了一种基于自适应模拟退火和多分辨率搜索策略的图像自动拼接新方法。该新算法先自适应地选取配准区域,再以互信息为相似度评价标准,结合自适应模拟退火和多分辨率搜索策略的思想分别进行图像平移和旋转参数的全局优化和局部搜索,最后实现图像的拼接。通过对含噪声数字图像和医学超声图像进行的24次模拟拼接实验表明,该新算法较传统的多分辨率直接搜索法有精度高、速度快和抗噪声能力强的优点。由于结合了模拟退火算法的高精度和多分辨率搜索法的高效率,改进后的图像拼接算法将拼接成功率提高了12.5%,并将运算时间控制在可接受的范围内。     

基于位索引的多层次实例检索模型研究

通过对基于实例的推理技术、实例的检索策略及实例相似性的研究，提出了可应用于机械产品设计领域的多层次实例检索模型和基于位索引的检索算法。给出了实例检索模型的层次划分方法，分析了位索引的建立过程和通过相似度映射表来提高实例检索效率的原理，最后通过实例验证了该算法的简洁性和高效性。     

基于规则推理的最近邻实例检索模型研究

实例检索是基于实例产品设计的关键。本文用基于多粒度的方法统一表示实例和规则的索引 ,利用规则推理减小实例检索的范围 ,提高检索的质量 ,提出了以最近邻算法为基础的实例检索模型 ,支持索引词汇的动态扩充和特征权重与特征属性相似度的动态调整。开发的“基于混合推理的机床夹具CAD系统”已在某大型航空企业成功地应用于国家重点型号工程的研制 ,验证了本文算法的可行性和高效性。