首页|基于K-NN案例推理的智能制造资源配置方法优化研究

基于K-NN案例推理的智能制造资源配置方法优化研究

扫码查看
由于制造资源基于案例推理的智能制造资源配置方法优化研究的分布复杂性、体系异构性、信息不对称性以及评价多准则性,其配置机制与效率则一直是障碍智能系统开发的瓶颈。本文运用互信息与和鲁棒决策原理,基于最近邻(k-NN)方法,通过特征权重分析、相似度阈值以及相似度矩阵实现模型计算优化,提出了基于案例推理(CBR)的智能制造资源配置建模方法。模型仿真分析通过不同样本空间与专家决策结果的对比定义出决策的阈值范围。最后,本方法与其他案例推理方法的对比验证了本方法的有效性与可行性,为更广义的智能制造系统资源配置决策的开发与应用提供了经验借鉴。
Research on resource allocation optimization of intelligent manufacturing based on K-NN Case-based reasoning

Manufacturing Resource Allocation Case-Based Reasoning Multi Criteria Decision-Making

沈江、安邦、唐勇

展开 >

自动化技术、计算机技术(自动化技术、自动化技术设备)

制造资源配置 案例推理 多准则决策。

首发时间:2022-01-05