基于人工智能技術(shù)的電器產(chǎn)品設(shè)計方法研究.pdf

1、本文在分析電器現(xiàn)代技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及其設(shè)計特點的基礎(chǔ)上，將人工智能技術(shù)理論引入產(chǎn)品的設(shè)計過程，對電器領(lǐng)域的知識建模，知識表示，知識獲取等方面進行了研究，并提出了相應(yīng)的解決方法。以期通過研究達到縮短產(chǎn)品開發(fā)周期、降低開發(fā)成本、提高產(chǎn)品設(shè)計質(zhì)量的目的。
　　 本文以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建了電器智能設(shè)計系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)，根據(jù)電器領(lǐng)域的特點，闡述了系統(tǒng)中各個模塊的功能特性。
　　 在廣泛收集電器領(lǐng)域內(nèi)專家設(shè)計知識的基礎(chǔ)上，將多種表

2、示方法混合使用構(gòu)建系統(tǒng)知識庫，使產(chǎn)品知識的表達更加全面、具體，為系統(tǒng)能夠在不同的設(shè)計進程中、在不同的設(shè)計狀態(tài)下采用靈活的推理方式奠定基礎(chǔ)。
　　 基于粗糙集理論中的屬性約簡，提出了一種利用產(chǎn)品層次結(jié)構(gòu)提取產(chǎn)品模型最簡屬性集的方法，并在此基礎(chǔ)上，根據(jù)產(chǎn)品的不同屬性在其產(chǎn)品設(shè)計中的作用不同，借助粗糙集理論中重要性和支持度等概念，提出了一種為產(chǎn)品最簡屬性集進行權(quán)重分配的方法。
　　 基于實例的推理(CBR)，借助隸屬度和貼近度