聚类技术构建CAPP零件知识库的树型结构方法
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更新于2024-08-11
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"基于聚类方法的CAPP零件知识库构建是2004年的一篇科研论文,主要探讨了如何运用聚类技术改进传统的零件分类方法,以提高工艺设计的效率和准确性。作者指出传统方法存在的问题,如无法有效表达零件间的相似性,以及分类矩阵的相似性标准不易确定,这些问题在实际工艺制作中造成了困扰。因此,他们提出了一种创新的方法,通过聚类技术构建树型结构来体现零件的相似性,并基于这种相似性建立层次结构,实现动态分类。这样构建的零件知识库具有自学习能力,可以随着新的零件信息动态更新。
论文中提到,由于机器智能的局限性,分类结果可能不完全合理,所以允许对分类树进行人工优化,优化结果会被记录在分类树中。这样的知识库不仅能够实时反映零件信息的变化,还能对零件进行多层次、细粒度的动态分类,打破了数据规模对分类粒度的限制。为了实现工艺设计的自动化,论文还提出通过建立索引结构,达到自适应的工艺设计目的。
关键词包括CAPP(计算机辅助工艺规划),聚类,语义距离和最近邻链。论文的学科分类涉及机械工程(TH166)和计算机软件及计算机应用(TP391.73),被赋予了A类文献标志码,表明其在科研领域的学术价值。"
这篇论文的核心知识点包括:
1. **传统的零件分类问题**:主要指根据零件编码从特征矩阵中获取分类结果的方式,存在无法充分表达零件间相似性和缺乏启发性推理策略的缺陷。
2. **聚类技术的应用**:提出使用聚类方法构建树型结构,以表达零件的相似性,形成层次结构,便于动态分类。
3. **自学习能力的零件知识库**:该知识库可以根据零件之间的相似性自动更新,具备自我学习和优化的能力。
4. **手动优化分类树**:由于机器智能的局限,允许人工干预优化分类结果,并记录在系统中,增加了系统的灵活性。
5. **动态分类与多层次粒度**:零件可以被多层次、细粒度地分类,不受数据规模限制,提高了分类的精细度。
6. **索引结构与自适应工艺设计**:通过建立索引结构,实现了工艺设计过程的自动化和自适应性,能根据需要快速检索和应用工艺信息。
这些知识点对于理解和改进计算机辅助工艺规划(CAPP)系统,特别是对于提升工艺设计效率和准确性具有重要的理论和实践价值。
2010-05-25 上传
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