混合案例推理机制在变型设计中的应用

摘要：

为了将智能技术有效地应用在CAD设计领域,提出了一种支持基于特征的产品变型设计和改写知识自学习的混合案例推理机制.该混合机制以CBR为基础,综合了模糊集理论和SCBR(secondary-CBR)技术.其中模糊集理论被用来进行相似性匹配从而降低噪音在案例检索时的干扰,SCBR技术用来实施对案例的修改和重用.应用实例表明,在变型设计中使用这种混合机制可以为设计人员提供有效的设计决策并降低其对相关领域知识的依赖程度.

关键词：混合案例推理、变型设计、CBR、模糊集、SCBR

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.72(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金50575153;高等学校博士学科点专项科研项目20060610033

在线出版日期：2007-05-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：164-169