面向摩托車智能設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)研究與應(yīng)用.pdf

1、當(dāng)今社會(huì)是一個(gè)信息的時(shí)代，如何充分利用各種各樣的信息為人類服務(wù)已顯得越來(lái)越重要。作為新興的知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)——數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)已越來(lái)越受到人們的關(guān)注，它們?yōu)槿藗儚拇罅繑?shù)據(jù)中獲取感興趣的、有用的信息提供了便捷之道。 隨著摩托車工業(yè)的飛速發(fā)展，我國(guó)已成為世界上最大的摩托車及零部件制造基地之一。然而我國(guó)的摩托車行業(yè)卻正面臨著前所未有的問(wèn)題，摩托車企業(yè)花費(fèi)大量的人力財(cái)力引進(jìn)生產(chǎn)線及技術(shù)，積累了海量的數(shù)據(jù)，卻沒(méi)有效利用、挖掘、整理、共享，使得企業(yè)

2、的自主創(chuàng)新能力和自主開(kāi)發(fā)能力低下，導(dǎo)致產(chǎn)品檔次不高、缺乏市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。如何利用計(jì)算機(jī)對(duì)摩托車行業(yè)中保存的大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、利用并從中發(fā)現(xiàn)其中有用的知識(shí)以有效地支持決策，提高我國(guó)摩托車企業(yè)的自主開(kāi)發(fā)能力及產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，這是我國(guó)摩托車行業(yè)亟待解決的問(wèn)題。 摩托車智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)利用了人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CAD/CAM/CAE等綜合技術(shù)，著眼于摩托車產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的全生命周期，實(shí)現(xiàn)摩托車產(chǎn)品的獲取、自動(dòng)分類、記憶預(yù)測(cè)、性能分析、參

3、數(shù)化造型和虛擬測(cè)試等過(guò)程，以提高摩托車設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的速度和可靠性，提高摩托車設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的能力，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新設(shè)計(jì)。摩托車智能設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)作為其中的一個(gè)子系統(tǒng)，主要對(duì)摩托車實(shí)例庫(kù)進(jìn)行清理、分類，并對(duì)設(shè)計(jì)要求進(jìn)行預(yù)測(cè)檢索，找出最相似的設(shè)計(jì)方案供進(jìn)一步推理使用。 本文通過(guò)對(duì)挖掘系統(tǒng)的工作原理、挖掘方法、挖掘過(guò)程和開(kāi)發(fā)手段上進(jìn)行分析研究，結(jié)合摩托車總體設(shè)計(jì)及摩托車車型的特點(diǎn)，提出了一個(gè)將ART1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的數(shù)據(jù)挖掘算法，構(gòu)建了

4、數(shù)據(jù)挖掘機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了基于ART1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成挖掘。論文的主要研究工作包括： ① 研究了摩托車開(kāi)發(fā)的一般過(guò)程和摩托車總體設(shè)計(jì)及摩托車分類相關(guān)內(nèi)容，提出了摩托車智能設(shè)計(jì)挖掘系統(tǒng)的I/O功能和系統(tǒng)框架。 ② 研究了摩托車知識(shí)挖掘求解問(wèn)題的思路和方法以及挖掘系統(tǒng)的方法，對(duì)ART1網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了比較，提出了兩者集成的分類、記憶、預(yù)測(cè)檢索的挖掘方法及其在摩托車智能設(shè)計(jì)挖掘系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)。 ③ 研究了基