基于机器学习的延迟重构制造系统的工件族构建方法

摘要

本公开的基于机器学习的延迟重构制造系统的工件族构建方法，基于延迟重构制造系统的任意两个工件的工艺路线，确定两个工件的最长公共子序列；根据最长公共子序列和所述最长公共子序列在所述两个工件的工艺路线的位置，提取两个工件之间的相对位置的最长公共子序列；根据所述工件的工艺路线的长度和所述相对位置的最长公共子序列的特征值计算所述两个工件的相似系数；计算延迟重构制造系统的所有工件之间的相似系数，得到所述延迟重构制造系统的工件的相似矩阵；利用机器学习聚类算法对所述工件的相似矩阵进行聚类收敛，完成所述延迟重构制造系统的工件族构建。能够提高工件族构建的效率和有效性，进而提高延迟重构制造系统的运行效率。