【摘 要】
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实例推理（CBR）与规则推理（RBR）是知识工程中两类重要的基于知识的问题求解和学习方法，结合这两种方法并将其用于刀具的自动选择，有利于机械加工的智能化发展。提出一种将实例推理与
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实例推理（CBR）与规则推理（RBR）是知识工程中两类重要的基于知识的问题求解和学习方法，结合这两种方法并将其用于刀具的自动选择，有利于机械加工的智能化发展。提出一种将实例推理与规则推理相集成的混合推理方法，首先运用规则推理得出刀具类型及刀具材质，并将其作为初始条件检索出候选实例集，再以实例推理得出与目标实例最相似加工实例。此外，针对传统的基于距离函数的相似度算法的复杂性及不确定性等缺点，基于模糊数学理论应用隶属函数求解实例间属性的相似度。同时考虑了属性权重问题，以层次分析（AHP）法来确定各个属性相对应
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