基于实例推理的高速切削数据库系统

原作者:[标签:作者] 添加时间:2007-06-28 原文发表:2007-06-28 人气:1

在实际应用中，将目标实例u用查询p代替，可找出与新问题最相似的实例。当实例库中的某个实例c是查询p的最近邻居时，其解决方案即被作为查询p所代表的新问题的建议解。

3) 应用举例

设需对一箱体类铝合金铸件进行半精加工，加工面为平面，工件材料硬度为90HB。因新问题的工件材料牌号未知，与其它实例相应属性的局部相似度记为0。工件材料类别属性的局部相似度权重设为2，其余属性的权重默认为1。实例库中的实例如图3所示(只列出了3个实例)。应用上述整体相似度复合算法计算实例相似度，计算结果为：SIM(q，00106)≈0.459，SIM(q，01007)≈0.808，SIM(q，00135)≈0.658。实例0u001 即被视为新问题的最近邻居，即最相似的实例，其解决方案即作为新工件加工的建议解。

注意到新工件与最相似实例01007的问题描述部分的差异，应对该建议解进行适当修正：由于是半精加工，可适当提高进给速度(进给量)和切削深度，以缩短加工时间；可选用更适合铣削平面的铣刀类型等。对建议解进行修改后，尚需结合领域知识验证其合理性，才能将其作为新工件加工的确认解使用。

6 结论

基于实例推理的本质是采用解决旧问题的解(解决方案)来解决新问题。利用基于实例的推理技术建立高速切削数据库，将以前的加工实例积累的切削数据和经验应用于新工件的高速切削加工，可解决目前缺乏合理适用的高速切削数据的困难，对加快高速切削技术的推广应用具有非常重要的意义。本文提出的高速切削实例描述模型、实例相似度复合算法及实例检索方法对建立基于实例推理的高速切削数据库系统是可行的。 (

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