基于融合推理模型的地下裝載機(jī)概念設(shè)計系統(tǒng).pdf

1、古往今來，人類歷史的發(fā)展與進(jìn)步都離不開產(chǎn)品的設(shè)計與制造，它是推進(jìn)人類社會發(fā)展的重要動力，只有不斷生產(chǎn)出高質(zhì)量產(chǎn)品才能滿足不斷發(fā)展的市場經(jīng)濟(jì)需求，然而想要實現(xiàn)產(chǎn)品的快速設(shè)計并不簡單，產(chǎn)品的設(shè)計過程是一個不斷改進(jìn)創(chuàng)新的復(fù)雜活動，除了初步設(shè)計和詳細(xì)設(shè)計以外還包括概念設(shè)計階段，概念設(shè)計為產(chǎn)品初步設(shè)計階段但卻占據(jù)產(chǎn)品成本的百分之八九十，對于整個產(chǎn)品設(shè)計階段至關(guān)重要，產(chǎn)品概念設(shè)計的開發(fā)與研究也是市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展的迫切需求。因此，本文結(jié)合形勢發(fā)展的需求，

2、將基于支持向量回歸機(jī)的模型推理與實例推理結(jié)合起來，利用生成的融合推理模型來實現(xiàn)產(chǎn)品的概念設(shè)計。
　　 對客戶提出的需求屬性先進(jìn)行實例推理，把用戶需求的方案提取出來，在實例庫中進(jìn)行搜索，采用近鄰搜索策略，求取產(chǎn)品的相似實例，經(jīng)過人工干預(yù)與修改之后，保存在實例庫中。對于搜索過程中沒有找到與其相同或相近實例的采用新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法支持向量機(jī)回歸理論進(jìn)行創(chuàng)新設(shè)計，利用Libsvm工具箱（最初版本由臺灣大學(xué)林智仁教授創(chuàng)建）即MATLAB神經(jīng)

3、網(wǎng)絡(luò)30個案例分析作者Faturo開發(fā)的Libsvm3.0工具箱與Libsvm GUI界面工具箱來對實例進(jìn)行回歸預(yù)測分析，利用粒子群優(yōu)化算法對支持向量回歸待求參數(shù)進(jìn)行求解，求得滿足產(chǎn)品設(shè)計要求的新問題的解，實現(xiàn)產(chǎn)品的快速概念設(shè)計。
　　 本文把實例推理與模型推理結(jié)合起來，克服了單一模型推理簡單，實用性差，模型較為籠統(tǒng)，缺乏一些必要的理論依據(jù)等缺點。為驗證該模型的有效性，本文在第四章中對地下裝載機(jī)的概念設(shè)計實例進(jìn)行驗證，通過導(dǎo)入大