本文關(guān)鍵詞：基于人工智能的軋輥知識(shí)化專家系統(tǒng)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：當(dāng)前,計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)迅速發(fā)展,特別是知識(shí)工程、專家系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)挖掘在眾多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,人們希望將這些技術(shù)用于解決生產(chǎn)實(shí)際的復(fù)雜問題中。設(shè)計(jì)評(píng)測(cè)問題是生產(chǎn)中經(jīng)常遇到的復(fù)雜技術(shù)問題,在制造冷彎型材中,軋輥設(shè)計(jì)評(píng)測(cè)是設(shè)備生產(chǎn)中的重要環(huán)節(jié),設(shè)計(jì)評(píng)測(cè)問題需要進(jìn)行更加深入系統(tǒng)的研究。因?yàn)樵O(shè)計(jì)軋輥用的一般是經(jīng)驗(yàn)公式和參數(shù),設(shè)計(jì)出的軋輥不一定能完成規(guī)定的軋制任務(wù),如果不加評(píng)測(cè)直接制造,有可能會(huì)出現(xiàn)廢品。把專家系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)虛擬技術(shù)用到軋輥評(píng)測(cè)中,可以有效提高軋輥的評(píng)測(cè)速度和精度,為企業(yè)的更好的發(fā)展創(chuàng)造有利條件。 本文分析了課題的背景和意義,根據(jù)現(xiàn)有軋輥設(shè)計(jì)與制造的實(shí)際問題,采用人工智能、專家系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),建立軋輥評(píng)測(cè)和虛擬系統(tǒng),以實(shí)現(xiàn)優(yōu)化的精確制造方法。利用數(shù)據(jù)挖掘軟件WEKA對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,獲取知識(shí)和關(guān)聯(lián)規(guī)則,為軋輥專家系統(tǒng)的開發(fā)提供參數(shù)依據(jù)。 為了使軋輥專家系統(tǒng)能夠被更加方便的應(yīng)用,系統(tǒng)開發(fā)利用J2EE技術(shù)結(jié)合B/S架構(gòu)來實(shí)現(xiàn),最終的軋輥三維虛擬則利用CATIA二次開發(fā)技術(shù)來完成。利用所開發(fā)的系統(tǒng),將已經(jīng)設(shè)計(jì)好的各項(xiàng)軋輥參數(shù)輸入到軋輥專家系統(tǒng)中,經(jīng)過對(duì)知識(shí)庫的搜索和推理機(jī)的推理得出評(píng)測(cè)結(jié)果,如果不符合設(shè)計(jì)要求則提出修改意見,修改后再進(jìn)行專家系統(tǒng)評(píng)測(cè)。符合設(shè)計(jì)要求則進(jìn)一步利用軋輥虛擬系統(tǒng)進(jìn)行軋輥三維立體展示,讓設(shè)計(jì)專家進(jìn)行圖形評(píng)估。 智能化專家評(píng)測(cè)系統(tǒng)將知識(shí)、推理、判斷融合為一體,對(duì)設(shè)計(jì)出的產(chǎn)品參數(shù)進(jìn)行評(píng)測(cè),解決了設(shè)計(jì)不合理的問題,為實(shí)現(xiàn)智能化制造和提高產(chǎn)品質(zhì)量提供了理論依據(jù)和研究方法。
【關(guān)鍵詞】：知識(shí)工程 數(shù)據(jù)挖掘 評(píng)測(cè) 軋輥 三維虛擬
【學(xué)位授予單位】：河北科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：TG333.17;TP182
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 課題研究的背景10-11
• 1.2 課題研究的目的及意義11
• 1.3 課題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.4 論文的主要工作12
• 1.5章節(jié)安排12-14
• 第2章 專家系統(tǒng)理論及相關(guān)技術(shù)14-24
• 2.1 專家系統(tǒng)的概述14-16
• 2.1.1 專家系統(tǒng)的定義14
• 2.1.2 專家系統(tǒng)的分類與特點(diǎn)14-15
• 2.1.3 專家系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)15-16
• 2.1.4 專家系統(tǒng)的開發(fā)步驟16
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)16-19
• 2.2.1 數(shù)據(jù)挖掘的定義16-17
• 2.2.2 數(shù)據(jù)挖掘的功能17-18
• 2.2.3 數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)現(xiàn)步驟18-19
• 2.3 J2EE 概述19-22
• 2.3.1 J2EE 的設(shè)計(jì)模式19-20
• 2.3.2 J2EE 的多層結(jié)構(gòu)20
• 2.3.3 J2EE 組件技術(shù)20-22
• 2.4 CATIA 二次開發(fā)技術(shù)22-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 第3章 軋輥評(píng)測(cè)知識(shí)工程的研究24-39
• 3.1 知識(shí)工程概述24
• 3.2 知識(shí)類型24-25
• 3.3 知識(shí)挖掘25-34
• 3.3.1 WEKA 的介紹25-26
• 3.3.2 WEKA 實(shí)現(xiàn)的功能26-27
• 3.3.3 Apriori 算法27-28
• 3.3.4 WEKA 的數(shù)據(jù)挖掘過程28-29
• 3.3.5 WEKA 與數(shù)據(jù)庫建立連接29-31
• 3.3.6 WEKA 獲取庫中知識(shí)31-34
• 3.4 知識(shí)的表示34-35
• 3.5 知識(shí)的運(yùn)用35-37
• 3.5.1 推理方法35-36
• 3.5.2 推理過程36-37
• 3.6 本章小結(jié)37-39
• 第4章 系統(tǒng)模塊的設(shè)計(jì)39-54
• 4.1 系統(tǒng)需求分析39
• 4.2 B/S 架構(gòu)的設(shè)計(jì)39-40
• 4.2.1 表示層40
• 4.2.2 業(yè)務(wù)邏輯層40
• 4.2.3 數(shù)據(jù)訪問層40
• 4.3 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)40-42
• 4.4 系統(tǒng)的模塊構(gòu)成及功能42-45
• 4.4.1 用戶管理模塊42-43
• 4.4.2 權(quán)限管理模塊43
• 4.4.3 知識(shí)管理模塊43-44
• 4.4.4 方法管理模塊44
• 4.4.5 參數(shù)管理模塊44-45
• 4.4.6 規(guī)則管理模塊45
• 4.4.7 推理管理模塊45
• 4.5 業(yè)務(wù)邏輯設(shè)計(jì)45-48
• 4.5.1 系統(tǒng)角色及用例45-47
• 4.5.2 業(yè)務(wù)流程47-48
• 4.6 數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)48-53
• 4.6.1 軋輥信息數(shù)據(jù)庫49
• 4.6.2 軋輥知識(shí)庫49-51
• 4.6.3 問題方法庫51-52
• 4.6.4 推理規(guī)則庫52
• 4.6.5 用戶信息庫52-53
• 4.7 本章小結(jié)53-54
• 第5章 軋輥專家系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)54-63
• 5.1 系統(tǒng)開發(fā)平臺(tái)54
• 5.1.1 Apache Tomcat54
• 5.1.2 MyEclipse54
• 5.1.3 SQL Server 200054
• 5.2 數(shù)據(jù)庫連接模塊54-57
• 5.3 知識(shí)庫管理模塊57-59
• 5.4 推理模塊59-62
• 5.4.1 推理算法59-60
• 5.4.2 推理實(shí)現(xiàn)60-62
• 5.5 本章小結(jié)62-63
• 第6章 軋輥三維虛擬的實(shí)現(xiàn)63-67
• 6.1 軋輥參數(shù)獲取模塊63-65
• 6.2 繪制草圖模塊65-66
• 6.3 創(chuàng)建旋轉(zhuǎn)體模塊66
• 6.4 本章小結(jié)66-67
• 結(jié)論67-69
• 參考文獻(xiàn)69-72
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的論文72-73
• 致謝73

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于人工智能的軋輥知識(shí)化專家系統(tǒng)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：317867