Өндірістік процестің тау -кен шешімдерінің ережелері туралы зерттеулер

Деректерді өндіру саласында жиі қолданылатын жіктеу әдістеріне тірек векторлық машиналары, нейрондық желілер, Байес классификациясы және т.б. кіреді. Жоғарыда аталған алгоритмдер негізінен үлкен деректердің қолдауына сүйене отырып, деректердің тұрақты емес таралуына және олардың әлеуетті ассоциациялық қатынастарын анықтауға бағытталған. ұқсас шаралар. Ол ақауларды диагностикалау сияқты салаларда кеңінен қолданылады. Дегенмен, машина жасау өнеркәсібінде бөлшектердің ерекшелік параметрлерін жобалау (мысалы, өлшемі, дәлдігі және т.б.) стандартталған, ал нақты инженерияда деректер қорындағы әрбір бөлік тек бір технологиялық маршрутқа сәйкес келеді. Сондықтан процесс деректерінің қайталану жылдамдығы салыстырмалы түрде жоғары, ал деректер көлемі аз, бұл жоғарыда аталған алгоритмді өңдеуге жарамайды. Сондықтан, зерттеушілер көбінесе процесті шешу ережелерін анықтау үшін дөрекі жиындар теориясын пайдаланады.

Тау-кен өндіру туралы шешім қабылдамас бұрын, біз алдымен деректердің сенімділігін қамтамасыз етуіміз керек. Себебі нақты инженерияда жұмыс жағдайлары әрқашан нақты уақытта өзгереді. Шешім қабылдауға әсер етпейтін ерекше еңбек жағдайлары тудыратын атипті деректердің аздаған көлемін болдырмау үшін деректерді алдын ала болжау қажет. тұтқа. Сондықтан әдебиетте әдетте үрдістің типтік деректерін алу үшін қолдау мен сенімділікті есептеу әдісі қолданылады.

Кеңейтілген өрескел жиынтық үлгісіне сүйене отырып, процесті таңдау туралы білім эквиваленттілік, ұқсастық және артықшылықтың құрама қатынасы арқылы өндіріледі, бұл процесті таңдау туралы білім дизайнердің шешім қабылдауын тікелей бағыттай алатынын тексереді, ал дөрекі жиын теориясы қажет емес процесс ережесінің техникалық-экономикалық негіздемесін бағалау сілтемесі, ол басқаларға қарағанда жақсырақ. Кен өндіру әдісі қарапайым және тікелей.

Дөрекі жиындар теориясының тау-кен нәтижелері төменгі жуықтау жиынынан және теріс аймақтан алынған детерминирленген ережелерді, сондай-ақ шекаралық аймақтың белгісіз ережелерін қамтиды. Шекаралық аймақтың технологиялық ережелерін толық өндіру үшін Чжан З. және т.б. Дәлдікке өту үшін айнымалы дәлдіктің өрескел жиынтық үлгісін пайдаланды Тау-кен процесіндегі өзгерістерден кейін жоғарғы жуықтау жиынының ауқымы тиімді түрде қысқарады. Сапалық білім шешім қабылдаудың көбірек ережелерін тиімді түрде шығара алатын білімді біріктіру моделін қалыптастыру үшін қауымдастық қатынасымен салыстырылады.

Дөрекі жиынтық пайымдаудың негізгі процесі атрибуттың ең аз төмендеуін алу болып табылады. Чен Хао және т.б. қосу аралығы мен оң аймақтан туындаған редукция аномалияларын талдады. Тұрақты жіктеу жылдамдығы және тұрақты оң домені бар айнымалы дәлдіктің өрескел жиынтық үлгісі үшін ең аз атрибуттарды азайту әдісін алу үшін мазмұнға негізделген Айырмашылық матрицасы және төлсипат өзегі. Эвристикалық азайту алгоритмін пайдаланып, алдымен негізгі атрибутты алыңыз және төлсипат тәуелділігін есептеңіз. Тәуелділіктің өсу реті бойынша атрибут пен ядро ​​атрибуты кезекпен біріктіріліп, ең соңында Минималды атрибуттың қысқаруы алынады, қарастырыңыз
Іріктемені бөлудің біркелкі еместігі көршілестік өрескел жиынтық негізінде жақсартылады және көптеген атрибуттарды тиімді түрде жоятын K-ең жақын көршілес дөрекі жиынтық моделі ұсынылады. Шешім ережесін өндіру негізінен екі түрге бөлінеді, бірі индуктивті өндіру, екіншісі - шегерім. Кен өндіру әдісі. Индуктивті тау-кен өндірудің негізгі идеясы күрделі деректер жиындарында маңызды шешімдер қабылдау ережелерін жинақтау болып табылады. Мақсат алынғанда, сәйкес келетін талаптарға сәйкес шешім қабылдау ережелерін шығару үшін мақсаттың төлсипат параметрлеріне сәйкес ереже жиынының шартты атрибуттарын сәйкестендіріңіз. Дедуктивті өндірудің негізгі идеясы шешім мазмұнын бірнеше шешім ішкі жиындарының комбинациясына бөлу және шешімнің ішкі жиындарының қолдану аясын анықтау үшін деректер жинағын пайдалану болып табылады. Мақсатқа сәйкес мақсатқа қол жеткізілген кезде
Мақсатты төлсипат параметрі сәйкес шешім қабылдау жиынын шығарады және оны қажетті шешім қабылдау мазмұнына қайта ұйымдастырады. Керісінше, инфекциялық өндірудің шешім қабылдау ережелері әртүрлі және қолдану аясы кеңірек, ал индуктивті өндіруде ережелердің сенімділігін қамтамасыз ете алатын қатаң шектеулер бар.

Жоғарыда аталған құжаттарда өңдеу әдістерінің көпшілігі индуктивті тау-кен болып табылады. Шешім қабылдау ережелерінің сенімділігіне тиімді кепілдік берілгенімен, күшті шектеу деректердің төмен пайдаланылуына әкеледі және шешім ережелері базасының толықтығын шектейді. Сонымен қатар, айнымалы дәлдіктің өрескел жиынтығы шекаралық аумақты тиімді түрде азайта алатынына қарамастан, дәлдік мәні негізінен қолмен тәжірибе арқылы орнатылады және адам факторларының тым көп болуы шешім ережесінің сенімділігін төмендетеді. Сондықтан шешім қабылдау ережелерінің сенімділігін қамтамасыз ету негізінде шекаралық аумақты қалай азайту және ережелердің икемділігін жақсарту тау-кен процесінің шешім қабылдау ережелерінің негізгі зерттеу бағыты болып табылады.

Бұл мақалаға сілтеме: Өндірістік процестің тау -кен шешімдерінің ережелері туралы зерттеулер

Қайта басып шығару туралы мәлімдеме: Егер арнайы нұсқаулар болмаса, бұл сайттағы барлық мақалалар түпнұсқа болып табылады. Қайта басып шығару көзін көрсетіңіз: https: //www.cncmachiningptj.com/，thanks！

PTJ CNC цехы металл және пластмассадан тамаша механикалық қасиеттері, дәлдігі және қайталанғыштығы бар бөлшектер шығарады. 5 білікті CNC фрезері бар.Жоғары температуралы қорытпаны өңдеу бұлттау механикалық емес өңдеу,монельді өңдеу,Geek Ascology өңдеу,Carp 49 өңдеу,Хастеллді өңдеу,Nitronic-60 өңдеу,Hymu 80 өңдеу,Құралды болатпен өңдеужәне т.б.,. Аэроғарыштық қосымшалар үшін өте қолайлы.CNC өңдеу металл және пластмассадан тамаша механикалық қасиеттері, дәлдігі және қайталануы бар бөлшектер шығарады. 3 осьті және 5 білікті CNC фрезерлеу қол жетімді, біз сіздің мақсатыңызға жетуге көмектесетін ең тиімді қызметтерді ұсыну стратегиясын жасаймыз, бізбен байланысқа қош келдіңіз ( sales@pintejin.com ) тікелей сіздің жаңа жобаңызға арналған.