基于案例推理的医疗诊断技术研究

随着医院信息系统的不断深入。以临床信息为主的信息管理系统逐渐成为医院信息系统建设的主流。利用信息系统在信息管理方面的优势，充分挖掘其信息资源，为临床医、教、研提供深层次资料，是临床管理信息系统中必不可少的一部分。为此本文将人工智能中较为成熟的技术——案例推理引入医疗诊断。对其中的关键技术及功能进行了设计。为提高临床的诊疗水平及经验交流提供了一个有效的方法。     

基于本体的综合加权案例相似度算法研究

针对现有相似度算法存在查全率和查准率不高的问题,提出了一种基于本体的综合加权案例相似度算法。综合考虑案例的各个属性,分别采用不同的属性相似度计算方法,根据各个属性的重要程度加权,计算出案例的相似度。以三对不同类型的心理咨询案例为例对综合加权相似度算法进行了验证;并与传统的基于最近距离的相似度计算方法进行对比,结果表明综合加权相似度计算方法更加精确。     

一种时间序列案例的综合相似度函数

针对案例推理中案例检索的相似度函数这个关键问题,本文分析了时间序列案例的结构特点,提出了一种时间序列案例的相似度函数.讨论了常用相似度函数的不足,提出了一种综合相似度函数.最后,提出了一种时间序列案例的综合相似度函数,并在气象数据上进行了对比检验与分析.结果表明.该函数不仅可行,而且比常用函数更优.     

一种基于k-NN的案例相似度权重调整算法

对于CBR中的案例检索问题,结合经典案例相似度计算方法,对目前在各实际系统中应用最为广泛的k-NN算法进行改进。经过特征约简,在假设时间因素对历史案例可采纳程度有显著影响基础上,提出了一种小规模的基于时序的案例特征权重多阶段调整算法。该算法适用于数值型特征项相似度计算。     

MC环境下基于加工特征的零件工时定额研究

工时定额是大规模定制生产模式下企业确定产品交货期和提高顾客满意度的重要参考依据。为更好地支持大规模定制生产的企业工时定额的制定,提出一种大规模定制环境下基于加工特征的零件工时定额的制定方法。在此方法中,运用面向对象方法将零件组内的加工特征进行分类、编码,建立加工特征信息模型,以便于零件加工特征的检索;采用神经网络技术,结合MATLAB软件针对编码系统中每一个最底层的加工特征建立对应的工时模型;根据零件加工特征的编码检索各个加工特征的工时模型,估算每个加工特征的加工工时,从而得到整个零件的工时定额。通过与传统的工时定额方法对比,验证了该方法的准确性和快速性。     

基于案例推理的网络舆情辅助决策系统研究

为了实现网络舆情监测与辅助决策,提出一种基于案例推理的网络舆情辅助决策系统框架。首先综述网络舆情研究现状,提出基于案例推理的网络舆情辅助决策系统的意义;其次,研究基于案例推理的网络舆情辅助决策系统的工作流程,并提出基于案例推理的网络舆情辅助决策系统的框架;接着研究基于案例推理的网络舆情辅助决策系统中的关键内容,即案例表示与检索,并给出详细实现方法;最后,在以上研究基础上实现原型系统,结果表明该系统可以有效实现舆情辅助决策。     

MC环境下基于零件定制程度的工时定额研究

为了解决大规模定制生产环境下定制零件工时定额制定存在的问题,提出一种基于零件定制程度的工时定额方法。此方法首先分析了影响零件工时的主要特征,采用神经网络技术得出各主要特征的权重;然后运用模糊综合评判法计算基于零件主要特征的零件定制程度;最后通过事例推理技术(case-based reasoning,CBR)检索相似零件,根据相似零件的定制程度与工时信息,运用MATLAB软件建立零件工时的数学模型,计算出定制零件的工时。以某企业模具的平面安装面的加工时间计算为例对该方法进行验证,结果证明该方法具有较高的准确性和可行性。     

分布式环境下基于语义相似的案例检索

分布式环境下的异构案例表达制约了案例检索过程中案例属性之间的可比性，进而成为分布式环境下案例推理系统成败的一个关键问题。该文提出基于语义相似的案例检索，通过利用Ontology技术来理解案例属性的内在含义，在此基础上定义并计算属性之间的相似程度。对原型系统的初步测试证明了基于语义相似的案例检索有效性。     

基于遗传算法和案例推理的软件费用估算方法

为了提高类比法的估算精度,减少人工检索案例的工作量和难度,提出了一种基于遗传算法和案例推理的软件费用估算方法。给出了案例推理过程的估算步骤,构造了案例的相似性度量函数;设计了用于案例推理问题的遗传算法,利用该算法在历史数据库中搜索与目标案例最相似的项目,并对软件项目的特征权重进行优化;借助Albrecht和Desharnais数据库,对提出的方法进行分析。实验结果表明,该方法可以在软件生命周期的早期显著提高软件费用的估算精度,与类比估算和线性回归方法相比,具有更小的平均误差率,其估算性能符合相关行业软件的估算需求。     

大规模定制环境下基于产品结构复杂度的工时定额制定研究

针对大规模定制环境下产品种类多、工时制定困难的特点,为了能够快速且准确获取产品工时,研究了产品结构复杂度与工时之间的关系,提出了一种基于产品结构复杂度的工时估算方法.综合考虑影响产品结构复杂度的各种因素后,针对决策结果的排序向量决定决策者权重,引入灰色关联理论,建立了产品结构复杂度计算模型.基于数据库中的工时信息,运用MATLAB软件进行编程确定产品结构复杂度和工时之间的函数关系.最后,以某企业产品加工工时估算实例,证明了所提出的估算方法的可行性.     

Automated configuration of parametric feeding tools for mass customization

Mass customization is a dominant new trend in modern manufacturing, where by industries are required to produce umpteen variations of products at costs approaching those achievable in mass production. Among the methods to tackle this demand is development of flexible tooling which operates at high throughput rates. A suite of such tools called MPATS (a Modular, Parametric, Assembly Tool Set) is developed for this. The paper introduces MPATS, and also describes a computer-aided planning system to automatically configure MPATS.     

基于软件构件技术的多租户个性化框架

共享应用实例的应用级多租户模式是成熟度等级最高的软件即服务模式,能够提高资源利用率、降低应用升级维护成本,但是面临着不同租户的个性化需求支撑的技术难题。已有的研究和工业实践已经在多租户个性化方面进行了尝试,从实践项目中提炼出了基于构件软件开发（Component Based Software Development,CBSD）的多租户个性化方法框架,包括流程、扩展类型和技术支撑等,对多租户应用系统的业务逻辑、界面逻辑和数据实体三个部分的个性化扩展提出了解决方案。通过一个现实应用中的产品验证了框架的有效性。     

大规模定制环境下基于模块化的产品制造时间制定研究

针对大规模定制环境下产品制造时间受定制因素影响而无法准确获得的问题, 对定制产品制造时间的制定进行了探索研究。基于模块化思想将产品制造时间按层级划分为特征时间模块（物理时间模块、逻辑时间模块）和子特征时间模块（作业时间模块、定制时间模块）, 采用基于案例推理技术确定作业时间模块定额, 分析定制因素对制造时间的影响机理并构建定制时间模块定额模型, 通过对特征时间模块的集成研究得到产品制造时间的数学模型。最后, 以某公司G变压器的制造为例验证了该模块化制造时间制定思路和方法的正确性。     

大规模定制下基于本体的服务产品配置研究*

为了研究服务产品大规模定制的实现,探讨了服务产品大规模定制的实现机理和关键技术,指出模块化设计对服务产品族及服务产品平台的重要性。在服务产品模块化设计的基础上,为了提高服务产品配置知识的共享性和重用性,提出了一般服务产品配置的模型和概念,结构化了服务产品配置的构件和模块,建立了服务产品配置本体。采用网络本体语言OWL形式化服务产品配置的结构知识,采用语义网规则语言SWRL编码服务产品配置的约束知识,并分别映射到JESS推理系统的知识库和规则库中,使用JESS推理机执行推理过程,产生配置结果。为说明该方法的     

Applying case-based reasoning for product configuration in mass customization environments

Product variation and customization is a trend in current market-oriented manufacturing environment. Companies produce products in order to satisfy customer's needs. In the customization environment, the R&D sector in an enterprise should be able to offer differentiation in product selection after they take the order. Such product differentiation should meet the requirement of cost and manufacturing procedure. In the light of this, how to generate an accurate bill of material (BOM) that meets the customer's needs and gets ready for the production is an important issue in the intensely competitive market.

The purpose of this study is to reduce effectively the time and cost of design under the premise to manufacture an accurate new product. In this study, the Case-Based Reasoning (CBR) algorithm was used to construct the new BOM. Retrieving previous cases that resemble the current problem can save a lot of time in figuring out the problem and offer a correct direction for designers. When solving a new problem, CBR technique can quickly help generate a right BOM that fits the present situation.     

MC下基于成本优化的多CODP定位模型及算法

在分析大规模定制系统中客户订单解耦点（Customer Order Decoupling Point,CODP）设置方式不足的基础上,提出了基于成本优化的多CODP定位思路。对基于多CODP的MC生产系统的成本构成进行了分析,给出了基于成本优化的多CODP的定位模型及算法,以某电动车生产企业为例,证明模型及算法的可行性。     

基于本体的案例推理模型研究*

提出了基于本体的案例检索及相似性评估方法和基于本体的案例适配模型,使得CBR(case-based reasoning)系统的开发可在语义层次上进行相似性评估和案例适配,这样得到的结果更能反映用户的真实需求;并且CBR所需要的领域知识可从本体中获取,大大降低了传统CBR系统中知识获取的瓶颈。最后在此基础上,提出了基于本体的CBR系统模型框架,从软件复用的角度提高了CBR系统的开发效率。     

基于改进蚁群算法的大规模定制协同物流协调优化*

针对大规模定制协同物流协调优化问题,以成本—时间最小化评估指标综合值为目标,提出了包括物流节点选择及节点合作时序安排的协调优化模型。基于蚁群算法,构造了适合该模型特征的改进型蚁群求解算法,并阐述了其求解过程。通过范例计算及对比分析表明,该模型和方法是有效、可行的,它为大规模定制协同物流协调优化问题提供了可参考的模型和求解算法。     

基于蚁群聚类算法的大规模定制产品模块划分研究

为了解决面向大规模定制生产中产品模块划分问题,提出了一种基于蚁群聚类算法的模块划分方法。以零件间在物理或功能上的相关度作为划分模块的主要依据,利用零件的指标特征值建立相关度评价模糊关系矩阵,然后应用蚁群聚类算法得到产品模块的划分方案,最后通过实例说明了该方法的有效性。