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以量化数值形式表示与工件定位装夹相关的特征向量信息，利用BP神经网络的自学习和分布式信息处理能力来获取装夹定位知识，模拟有经验工艺人员的形象思维，进行并行推理，从而产生可行的工件定位基准方案。算例表明，该方法能够提高对工艺性要求高、结构复杂零件的非线性处理能力，以及推理过程中的容错能力，是一种确定工件定位基准的有效决策机制。