邁入21世紀(jì)后,產(chǎn)品數(shù)字化設(shè)計(jì)技術(shù)與先進(jìn)機(jī)械制造技術(shù)得到快速發(fā)展,機(jī)械行業(yè)的整體設(shè)計(jì)制造水平大幅提高,這對(duì)機(jī)械產(chǎn)品的設(shè)計(jì)效率提出了更高的要求。零部件標(biāo)準(zhǔn)化為企業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)提供了技術(shù)支持,在提高企業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)效率、保證產(chǎn)品質(zhì)量、降低生產(chǎn)成本等方面發(fā)揮了重要作用。目前企業(yè)在零部件標(biāo)準(zhǔn)化定制過(guò)程中還存在諸多問(wèn)題:企業(yè)的設(shè)計(jì)資源未充分利用,零部件數(shù)據(jù)之間隱含的聯(lián)系尚未挖掘,零部件檢索方法較為落后及數(shù)據(jù)可視化程度較低。上述問(wèn)題導(dǎo)致了企業(yè)資源利用率低,零部件檢索不全面,企業(yè)數(shù)據(jù)信息處理能力不足,最終影響企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。為解決上述問(wèn)題,本文以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、零部件檢索方法及數(shù)據(jù)可視化技術(shù)為關(guān)鍵技術(shù)展開(kāi)深入研究,搭建基于數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)智能的零部件標(biāo)準(zhǔn)化平臺(tái),推動(dòng)企業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)模式向先進(jìn)制造方向發(fā)展。論文具體研究?jī)?nèi)容如下:（1）針對(duì)企業(yè)設(shè)計(jì)資源未能充分利用的情況,提出了基于馬爾科夫（Markov）模型的零部件標(biāo)準(zhǔn)規(guī)格推薦方法。深度挖掘零部件規(guī)格庫(kù),提煉出信息關(guān)聯(lián)度高的參數(shù)組合,結(jié)合Markov模型估算其條件概率,擬合出新的零部件設(shè)計(jì)方案,拓展設(shè)計(jì)人員的選擇策略,提高設(shè)計(jì)效率。（2）基于零部件檢索技術(shù),提出了一... 

【文章來(lái)源】：江蘇科技大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：79 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景及來(lái)源
        1.1.2 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀
        1.2.2 零件檢索研究現(xiàn)狀
        1.2.3 商業(yè)智能研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容和章節(jié)安排
        1.3.1 主要研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 章節(jié)安排
    1.4 本章小結(jié)
第2章 基于數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)智能的零部件標(biāo)準(zhǔn)化系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)
    2.1 系統(tǒng)需求分析
        2.1.1 系統(tǒng)功能需求
        2.1.2 系統(tǒng)性能需求
    2.2 系統(tǒng)功能和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        2.2.1 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)
        2.2.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    2.3 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)流程
    2.4 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)平臺(tái)及工具介紹
        2.4.1 開(kāi)發(fā)語(yǔ)言選擇
        2.4.2 開(kāi)發(fā)平臺(tái)選擇
    2.5 NX二次開(kāi)發(fā)技術(shù)
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于Markov模型的零部件標(biāo)準(zhǔn)規(guī)格推薦方法研究
    3.1 數(shù)學(xué)模型
        3.1.1 Markov模型
        3.1.2 N-1階Markov模型
    3.2 基于Markov模型的零部件規(guī)格推薦應(yīng)用
        3.2.1 基于Markov模型的零部件標(biāo)準(zhǔn)規(guī)格推薦方法
        3.2.2 基于Markov模型的零部件規(guī)格推薦作用
    3.3 算法的實(shí)例驗(yàn)證
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于功能聚類的零部件檢索技術(shù)研究
    4.1 聚類分析算法
        4.1.1 聚類分析概述
        4.1.2 常用聚類算法
    4.2 基于功能聚類的零部件檢索方法
    4.3 功能聚類檢索方法過(guò)程
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于商業(yè)智能的零部件規(guī)格可視化技術(shù)研究
    5.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)
        5.1.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)定義及特點(diǎn)
        5.1.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的作用
    5.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換及清洗
        5.2.1 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
        5.2.2 基于SNM的數(shù)據(jù)清洗算法
    5.3 基于Echarts零部件規(guī)格可視化設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 Echarts功能簡(jiǎn)介
        5.3.2 Echarts實(shí)例應(yīng)用
        5.3.3 基于Webkit的 Echarts數(shù)據(jù)可視化技術(shù)
    5.4 本章小結(jié)
第6章 基于數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)智能的零部件標(biāo)準(zhǔn)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用
    6.1 系統(tǒng)簡(jiǎn)介
    6.2 系統(tǒng)工作流程
    6.3 系統(tǒng)操作流程
        6.3.1 系統(tǒng)登錄界面
        6.3.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換及清洗模塊
        6.3.3 信息檢索模塊
        6.3.4 數(shù)據(jù)分析模塊
        6.3.5 數(shù)據(jù)可視化模塊
        6.3.6 用戶管理模塊
    6.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
    研究總結(jié)
    研究展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間學(xué)術(shù)成果及參與的項(xiàng)目
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3377091