论文摘要
为了充分利用企业历史数据,提出一种基于二进制粒子群优化(BPSO)的关联规则挖掘方法,从数据中提取有用的工艺知识反映产品设计与制造的映射关系;对知识挖掘问题进行描述,建立用于制造过程综合的关联规则挖掘方法框架;对BPSO本身进行改进,提出考虑多个评价指标的适应度函数,并加入相似度指标以消除较差的规则,提高方法在实际问题中的适用性;将所提方法应用于汽车零部件机床加工数据的关联规则挖掘。结果表明,该方法与现有方法相比,平衡了可靠性、相关性及理解性等多个指标,能有效地进行规则挖掘。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 寇智聪
关键词: 二进制粒子群优化,机床功能,零件特征,关联规则挖掘
来源: 济南大学学报(自然科学版) 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 机械工业,自动化技术
单位: 上海交通大学机械与动力工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(51535007)
分类号: TP18;TH161
DOI: 10.13349/j.cnki.jdxbn.2019.05.001
页码: 381-388
总页数: 8
文件大小: 1988K
下载量: 117
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标签：二进制粒子群优化论文; 机床功能论文; 零件特征论文; 关联规则挖掘论文;