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基于案例推理与知识推送的智能化变型设计研究

摘要第11-13页
ABSTRACT第13-14页
第1章 绪论第15-33页
    1.1 研究背景与意义第15-17页
    1.2 相关理论技术研究现状第17-29页
        1.2.1 变型设计研究现状第17-20页
        1.2.2 CBR研究现状第20-24页
        1.2.3 知识推送研究现状第24-29页
    1.3 现有研究存在的问题第29-31页
    1.4 课题的主要研究内容第31-33页
第2章 基于本体的案例表示与获取第33-53页
    2.1 基于本体的案例表示第34-46页
        2.1.1 设计案例构成分析第34-37页
        2.1.2 案例表示方法分析第37-39页
        2.1.3 设计案例本体构建第39-46页
    2.2 基于本体填充的案例获取第46-52页
        2.2.1 面向PDM数据库的本体填充第46-48页
        2.2.2 面向设计文档的本体填充第48-52页
    2.3 本章小结第52-53页
第3章 基于关联规则挖掘的案例修改规则获取第53-71页
    3.1 关联规则挖掘理论与技术第53-57页
        3.1.1 数据挖掘第53-55页
        3.1.2 关联规则挖掘第55-57页
    3.2 连续属性离散化第57-59页
        3.2.1 常见的数据离散化方法第57-58页
        3.2.2 基于熵的设计案例属性离散化第58-59页
    3.3 构建变化事件集第59-62页
    3.4 基于FP-Growth的修改规则挖掘第62-66页
    3.5 实例分析第66-70页
    3.6 本章小结第70-71页
第4章 考虑逆向约束关系的案例检索与修改第71-93页
    4.1 案例检索与修改间的逆向约束关系分析第72-73页
    4.2 案例检索与规则选择的基本原理第73-74页
    4.3 案例的初步筛选第74-79页
        4.3.1 初步筛选阶段的案例修改度第75-76页
        4.3.2 初步筛选阶段存量规则对设计需求变化的支持程度第76-78页
        4.3.3 初步筛选阶段案例的综合评价第78-79页
    4.4 案例的精确检索与规则选择第79-81页
    4.5 案例修改第81-86页
        4.5.1 规则推理与冲突消解第81-85页
        4.5.2 推理结果解码第85-86页
    4.6 实验对比第86-92页
        4.6.1 实验目的与数据源第86页
        4.6.2 案例检索准确率实验第86-89页
        4.6.3 案例修改质量实验第89-92页
    4.7 本章小结第92-93页
第5章 基于序列模式挖掘的变型设计知识推送第93-109页
    5.1 序列模式挖掘理论与技术第94-95页
    5.2 频繁知识序列挖掘第95-98页
        5.2.1 任务实例的知识序列识别第96-97页
        5.2.2 频繁知识序列挖掘第97-98页
    5.3 基于序列模式的变型设计知识推送第98-101页
    5.4 实例分析第101-107页
    5.5 本章小结第107-109页
第6章 智能化变型设计系统的设计与实现第109-119页
    6.1 智能化变型设计业务流程第109-110页
    6.2 智能化变型设计系统架构第110-112页
    6.3 系统功能实现第112-115页
    6.4 系统应用效果第115-118页
    6.5 本章小结第118-119页
结论与展望第119-121页
    结论第119-120页
    展望第120-121页
论文创新点摘要第121-123页
参考文献第123-139页
攻读博士学位期间发表的学术论文第139页
攻读博士学位期间参与的科研与实践项目第139-140页
致谢第140-141页
学位论文评阅及答辩情况表第141页

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