基于C-S結(jié)構(gòu)的知識網(wǎng)選擇系統(tǒng)的研究與開發(fā).pdf

1、知識化制造致力于解決現(xiàn)有制造模式中存在的模式單一、缺乏靈活性、不能滿足制造企業(yè)多樣性需求以及重復(fù)研發(fā)等問題,對提高我國在國際CIMS研究領(lǐng)域的地位具有十分重要的意義。
　　 各種先進制造模式通過知識網(wǎng)不斷地被納入知識化制造系統(tǒng)(KMS)中,知識網(wǎng)庫中的知識網(wǎng)越來越多。這些知識網(wǎng)最終面對的都是用戶,用戶通過檢索選擇一個或多個合適的知識網(wǎng),對其進行重構(gòu),然后將其應(yīng)用到實際系統(tǒng)中。因此知識網(wǎng)的選擇策略是各項技術(shù)得到應(yīng)用前所需首先解決的

2、問題。
　　 論文探討了知識網(wǎng)選擇中兩方面的問題:一是知識網(wǎng)的度量問題,二是知識網(wǎng)的模糊分類、檢索與約簡構(gòu)造的問題,然后分別對這兩個問題進行數(shù)學(xué)建模,并選擇和設(shè)計算法來求解模型。
　　 首先,針對知識網(wǎng)這種新的知識表示尚缺乏度量的問題,提出了一種基于信息熵的知識網(wǎng)度量方法。利用信息熵的理論,定義了知識量函數(shù),證明知識量函數(shù)的性質(zhì)以及在知識網(wǎng)運算中的若干結(jié)論。將該方法用于基于用戶功能需求的知識網(wǎng)選擇中,將基于用戶功能需求的

3、相似性和知識量作為評價知識網(wǎng)的量化指標(biāo),開發(fā)了基于用戶功能需求的知識網(wǎng)度量的使能工具。并編寫了相應(yīng)的程序,通過實例證明,相似性和知識量的結(jié)合可以更好地對知識網(wǎng)進行度量。
　　 其次,針對知識化制造系統(tǒng)自重構(gòu)中知識網(wǎng)的重復(fù)檢索和運算問題,研究了知識網(wǎng)的模糊分類、檢索和約簡構(gòu)造方法。利用相似度函數(shù),對知識網(wǎng)庫中的知識網(wǎng)進行模糊聚類；以聚類中心為中心,確定知識網(wǎng)的檢索空間；對各個類進行約簡,找出知識網(wǎng)中的基本知識點,然后重構(gòu)上層知識點

4、,添加聯(lián)系,得到滿足用戶需求的最簡約知識網(wǎng)。同時通過具體的算例,對算法進行了比較和性能分析。
　　 接著,重點研究了知識網(wǎng)選擇系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)。對系統(tǒng)進行需求分析,運用UML進行用例建模、結(jié)構(gòu)建模和行為建模,并給出了設(shè)計過程中的部分用例圖、類圖、順序圖、協(xié)作圖等。在建模的基礎(chǔ)上,采用三層組件模型設(shè)計知識網(wǎng)選擇系統(tǒng),具體敘述各層的實現(xiàn),即用戶界面層,業(yè)務(wù)邏輯層和數(shù)據(jù)庫層,以及系統(tǒng)軟件的部署。
　　 最后,對全文的內(nèi)容進行總