基于神经网络和最近邻相似度的动臂实例检索

摘要

为了参照已有的设计实例实现工程机械的快速设计,缩短产品的设计周期,提出基于神经网络和最近邻相似度的方案检索策略.先对过去历史的设计实例进行结构性分解,选择适当的属性特征;再运用概率神经网络对实例进行分类,缩小二次检索的范围;最后针对动臂结构参数多、最近邻法的权重系数设置难点,提出专家经验知识和客观数据相结合的方法,计算各个实例与目标实例的相似度,并以一个设计需求进行实例推理验证基于实例推理方法的准确性和有效性.