【摘 要】
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利用数据挖掘技术解决智能CAPP系统知识获取问题时面临着应用门槛高的严重问题。为了克服该问题,使数据挖掘技术能方便地被普通用户应用,提出了集成本体和CBR技术进行数据挖
【基金项目】
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安徽高校自然科学基金重点项目(KJ2017A538);中国博士后基金项目(2015M571920)资助
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利用数据挖掘技术解决智能CAPP系统知识获取问题时面临着应用门槛高的严重问题。为了克服该问题,使数据挖掘技术能方便地被普通用户应用,提出了集成本体和CBR技术进行数据挖掘建模从而控制数据挖掘自动化进行的方法。首先建立了基于本体语义的工艺规划数据挖掘事例库,然后确立了本体语义理解型推理机制和相应的概念相似度算法,并初步探讨了数据挖掘事例的综合评价方法及修改技术。最后,以典型的机加工零件为应用实例对建议方法进行验证。试验证明本文建议的方法通过智能化建模控制数据挖掘过程自动化进行,克服了传统数据挖掘建模需要领域
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