| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·车间调度的国内外研究现状及存在问题 | 第8-11页 |
| ·车间调度的国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·车间调度的主要研究方法及其存在的问题 | 第9-11页 |
| ·论文的主要研究内容及论文安排 | 第11-14页 |
| ·研究目的 | 第11页 |
| ·本论文内容及其安排 | 第11-14页 |
| 2 基于机器学习的人机合作车间调度系统及其关键技术 | 第14-26页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·机器学习技术介绍 | 第14-16页 |
| ·机器学习的基本概念 | 第14页 |
| ·机器学习系统的基本结构 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘技术介绍 | 第16-19页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第16页 |
| ·数据挖掘的相关软件 | 第16-17页 |
| ·Waikato Environment for Knowledge Analysis简介 | 第17-19页 |
| ·人机合作模型及其相关技术 | 第19-22页 |
| ·人机合作的定义 | 第19-20页 |
| ·基于机器学习人机合作的特点 | 第20-22页 |
| ·基于机器学习的人机合作车间调度系统的概念模型 | 第22-24页 |
| ·车间调度系统的组成 | 第22-24页 |
| ·基于机器学习的人机合作车间调度系统 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 3 基于weka机器学习的人机合作车间调度系统仿真模型 | 第26-42页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·基于weka的机器学习模型及其特性 | 第26-31页 |
| ·weka数据挖掘流程 | 第26页 |
| ·C4.5算法原理 | 第26-30页 |
| ·机器学习模型的建立 | 第30-31页 |
| ·基于weka机器学习的人机合作车间调度系统模型 | 第31-40页 |
| ·基于Agent的建模仿真技术 | 第31页 |
| ·MAS和weka结合的特点 | 第31-32页 |
| ·基于机器学习的人机合作车间调度系统模型 | 第32-34页 |
| ·基于机器学习的人机合作车间调度系统各子模块详细模型 | 第34-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 4 基于机器学习的人机合作车间调度系统的软件实现 | 第42-58页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·系统仿真软件的设计 | 第42-43页 |
| ·软件的总体设计 | 第42页 |
| ·软件的结构组成 | 第42-43页 |
| ·开发环境的建立 | 第43-46页 |
| ·主要实现技术介绍 | 第46-56页 |
| ·weka数据挖掘的实现技术 | 第46-51页 |
| ·JADE平台下多Agent实现技术 | 第51-53页 |
| ·JADE与weka平台间的集成技术 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 5 系统仿真运行与分析 | 第58-68页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·系统仿真运行的原始数据 | 第58-60页 |
| ·人机合作完成加工工艺的编写 | 第60-62页 |
| ·系统的仿真结果分析 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 6 全文总结与展望 | 第68-70页 |
| ·全文总结 | 第68页 |
| ·后续工作展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参加的科研项目 | 第74页 |
