摩托车智能设计实例推理系统的索引模型

被引：8

作者：

麻芳兰 ^{[1
]}

何玉林 ^{[1
]}

李尚平 ^{[2
]}

苗剑 ^{[3
]}

机构：

[1] 重庆大学机械工程学院

[2] 广西工学院机械工程系

[3] 广西大学机械工程学院

来源：

计算机集成制造系统 | 2006年 / 09期

关键词：

摩托车; 实例推理; 自适应共振理论; 前馈神经网络; 实例检索;

D O I：

10.13196/j.cims.2006.09.37.mafl.006

中图分类号：

U483 [摩托车、机器脚踏车];

学科分类号：

080204 ; 082304 ;

摘要：

为提高实例推理系统中实例检索的效率与质量,提出了基于人工神经网络的实例检索模型。该模型在实例层次组织的基础上,利用自适应共振网络实现对实例的动态分类,以缩小实例搜索的范围。采用前馈型神经网络记忆各实例的索引,以便在缩小的实例范围内快速地提取相似实例,提高检索效率与质量。最后给出了摩托车总体设计过程方案选择的算例,并将检索的结果与基于最近邻法的实例检索结果进行比较分析,结果证明了该模型的有效性。

引用

页码：1379 / 1384+1416 +1416

页数：7