10.3321/j.issn:1004-132X.2000.12.006
一种基于知识和耦合神经网络实例混合推理的智能CAPP策略研究
提出一种新的耦合神经网络的实例与知识混合推理策略.采用面向对象的方法表达实例和知识,并将神经网络用于实例推理中,在此基础上实现了CAPP的变异设计.建立了基于零件及其工艺数据知识的分层分解表达模式与层次式优化推理机制,从而实现了CAPP的创成式设计.给出智能化CAPP系统的总体结构,对基于神经网络的实例相似性判定算法、知识表示模型和知识推理控制策略作了讨论.由于吸收了派生法的类比设计思想,又具有创成功能,整个CAPP系统的推理决策具有更高的效率和更好的质量.
CAPP、面向对象、实例推理、神经网络、知识基推理
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TP391(计算技术、计算机技术)
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
1335-1337