【摘 要】
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针对注塑产品特点,提出了基于粗糙集和模拟退火算法的事例最邻近检索策略。基于粗糙集对事例属性进行约简,获得了事例属性的重要度排序,以此建立了事例库的层次聚类模型和分
【机 构】
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上海交通大学国家模具CAD工程研究中心
【基金项目】
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教育部博士点基金资助项目(20020248017)。~~
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针对注塑产品特点,提出了基于粗糙集和模拟退火算法的事例最邻近检索策略。基于粗糙集对事例属性进行约简,获得了事例属性的重要度排序,以此建立了事例库的层次聚类模型和分配特征属性权重值。根据约简后的结果,将事例库组织成层次结构,可有效缩小事例搜索空间,提高检索效率。基于模拟退火算法对特征属性的权重值进行优化,通过在相似度检索模型中加入权值分配的指导信息,防止检索出的相似度系数最大的事例并非最佳事例,提高了检索的质量。应用实例表明,该方法能够有效提高基于事例的推理系统整体的检索效率与质量。
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