CBR系统优化策略及在注塑模具设计中的应用

作者：周敬勇; 谢世坤; 金曼曼

来源：井冈山大学学报(自然科学版), 2017, 38(04): 72-77.

• 粗糙集算法
• 生长型分层自组织映射
• 基于事例推理
• 事例库
• 注塑模具设计

CBR(Case-based reasoning)技术是弱理论强实践领域实现智能化的有效手段,但是,随着工业的飞速发展,工程领域的特征信息爆炸式增长使得当前CBR系统的关键构建环节例如事例的表达、事例库的构建等呈现出诸多局限。为了适应新的复杂工程领域发展需要,对若干关键环节进行了优化研究:在CBR系统事例的表达方面,利用GHSOM(Growing Hierarchical Self-Organizing Map)算法和粗糙集算法集成策略对事例庞大特征信息进行精简,为事例知识的准确、高效表达、存储和检索打下基础;利用GHSOM算法优化构建事例库,通过空间聚类建构多层次多粒度知识库体系,同时,当执行事例检索时,由GHSOM算法作为知识导引策略,将新任务导入相应子事例库,通过数值计算获取最佳事例。最后,以注塑模具设计为应用领域验证了本方案的效果。

• 单位
  井冈山大学; 合肥职业技术学院; 机电工程学院