基于融合推理模型的地下装载机概念设计系统

发布时间：2017-04-13 01:08

  本文关键词：基于融合推理模型的地下装载机概念设计系统，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：古往今来，人类历史的发展与进步都离不开产品的设计与制造，它是推进人类社会发展的重要动力，只有不断生产出高质量产品才能满足不断发展的市场经济需求，然而想要实现产品的快速设计并不简单，产品的设计过程是一个不断改进创新的复杂活动，除了初步设计和详细设计以外还包括概念设计阶段，概念设计为产品初步设计阶段但却占据产品成本的百分之八九十，对于整个产品设计阶段至关重要，产品概念设计的开发与研究也是市场经济发展的迫切需求。因此，本文结合形势发展的需求，将基于支持向量回归机的模型推理与实例推理结合起来，利用生成的融合推理模型来实现产品的概念设计。 对客户提出的需求属性先进行实例推理，把用户需求的方案提取出来，在实例库中进行搜索，采用近邻搜索策略，求取产品的相似实例，经过人工干预与修改之后，保存在实例库中。对于搜索过程中没有找到与其相同或相近实例的采用新的机器学习方法支持向量机回归理论进行创新设计，利用Libsvm工具箱（最初版本由台湾大学林智仁教授创建）即MATLAB神经网络30个案例分析作者Faturo开发的Libsvm3.0工具箱与Libsvm GUI界面工具箱来对实例进行回归预测分析，利用粒子群优化算法对支持向量回归待求参数进行求解，求得满足产品设计要求的新问题的解，实现产品的快速概念设计。 本文把实例推理与模型推理结合起来，克服了单一模型推理简单，实用性差，模型较为笼统，缺乏一些必要的理论依据等缺点。为验证该模型的有效性，本文在第四章中对地下装载机的概念设计实例进行验证，通过导入大量的实验数据，进行约简，回归预测分析来验证，并且还在此基础上构造出一个地下装载机概念设计系统，该系统利用UG二次开发工具UG/OPEN进行开发，选用VC++6.0为开发语言，，以ACCESS做后台数据库，开发出人机交互界面，方便了实例的搜索求解，大大提高了实例搜索的效率，经过实例的验证，该方法可行有效。
【关键词】：地下装载机 支持向量机 粗糙集 融合推理 概念设计
【学位授予单位】：河北工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH243
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-22
• 1.1 地下装载机的重要性与发展现状11-12
• 1.1.1 地下装载机概述11-12
• 1.1.2 地下装载机在社会发展中的重要性12
• 1.2 国内外地下装载机的发展现状及趋势12-18
• 1.2.1 国内地下装载机的发展12-14
• 1.2.2 国外地下装载机发展14-18
• 1.3 产品的概念设计发展与研究现状18-19
• 1.3.1 概念设计的定义18
• 1.3.2 基于多种推理技术的概念设计的研究现状18-19
• 1.4 论文的研究内容及研究意义19-21
• 1.5 本章小结21-22
• 第2章 建立实例推理模型22-41
• 2.1 实例推理简介22-24
• 2.1.1 CBR 的起源22
• 2.1.2 CBR 心理学模型及其发展史22-24
• 2.2 实例推理的机制24-25
• 2.3 CBR 的实例表示25-26
• 2.4 实例库的构建26-27
• 2.4.1 实例库的简介26-27
• 2.5 粗糙集简介27-36
• 2.5.1 粗糙集概述27-28
• 2.5.2 粗糙集的关键定义28-32
• 2.5.3 属性的重要性离散化32-34
• 2.5.4 条件属性的约简34-36
• 2.6 实例的检索36-40
• 2.6.1 实例检索的策略36-37
• 2.6.2 实例的相似度37-39
• 2.6.3 近邻算法的实现39-40
• 2.7 实例的修改与保存40
• 2.8 本章小结40-41
• 第3章 支持向量机回归模型41-61
• 3.1 支持向量机的起源基础简介41-43
• 3.1.1 统计学理论简介41
• 3.1.2 基于统计理论的 VC 维与结构风险最小化41-42
• 3.1.3 基于数据的机器学习42-43
• 3.2 支持向量机基本原理43-50
• 3.2.1 支持向量分类机43-47
• 3.2.2 支持向量回归机47-50
• 3.3 核函数50-52
• 3.4 支持向量机的参数选择52-57
• 3.4.1 粒子群优化算法原理52-54
• 3.4.2 基于粒子群优化算法的 SVM 参数优化54-57
• 3.5 在 MATLAB 下地下装载机预测回归模型的实现57-60
• 3.5.1 回归模型建立过程57-58
• 3.5.2 MATLAB 实现模型的训练与预测58-60
• 3.6 本章小结60-61
• 第4章 模型的校核与验证61-87
• 4.1 特征参数的提取61-64
• 4.2 数据的离散化64-69
• 4.3 属性的约简69-78
• 4.4 基于粗糙集的实例模型验证78
• 4.5 支持向量回归模型的验证78-86
• 4.6 本章小结86-87
• 第5章 原型系统的实现87-98
• 5.1 系统简介87-88
• 5.1.1 系统的功能87-88
• 5.1.2 系统开发环境88
• 5.2 系统实现的相关软件介绍88-92
• 5.2.1 UG 介绍89-90
• 5.2.2 UG 二次开发的基础知识90-91
• 5.2.3 UG 开发环境91-92
• 5.3 系统功能的实现运行实例92-97
• 5.3.1 UG 系统的开发流程92-94
• 5.3.2 系统可行性验证94-97
• 5.4 本章小结97-98
• 结论98-99
• 致谢99-100
• 参考文献100-104
• 作者简介104
• 攻读硕士学位期间发表的论文104-105

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：302448