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摘要:
为充分利用产品概念设计中积累的成功经验和数据,提出基于粗糙集、支持向量机等理论的融合推理模型.利用模糊集理论对客户需求属性中的语义化、模糊化信息和连续值进行离散化处理,然后利用粗糙集理论对条件属性的冗余信息进行属性约简和规则提取,利用近邻算法获得产品设计的最相似实例.对于未找到相似实例的设计要求,利用支持向量机回归模型进行创新设计,通过人工调整参数,最终得到产品概念设计的最优方案.该模型建立了概念设计客户需求与产品质量特征之间的联系,克服了传统近邻算法的缺陷.基于UG平台开发出具有良好人机界面的采煤机概念设计原型系统,实现了该融合推理模型的工程应用,经实践验证,该方法较为客观、准确和高效.
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文献信息
篇名 采煤机概念设计融合推理模型研究与实践
来源期刊 煤炭学报 学科 工学
关键词 采煤机 概念设计 融合推理 粗糙集 支持向量机
年,卷(期) 2010,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1748-1753
页数 6页 分类号 TD402
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨兆建 357 2366 21.0 31.0
2 丁华 52 286 10.0 14.0
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研究主题发展历程
节点文献
采煤机
概念设计
融合推理
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支持向量机
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期刊影响力
煤炭学报
月刊
0253-9993
11-2190/TD
大16开
北京和平里青年沟东路5号煤科院内
1964
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