一种新的基于信息熵和PSO-Kmeans聚类算法的典型工艺路线发现与重用体系

李春磊; 常智勇; 李亮

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一种新的基于信息熵和PSO-Kmeans聚类算法的典型工艺路线发现与重用体系

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制造企业在经营和发展过程中会积累大量的制造实例,对这些实例资源进行合理地挖掘和重用,是提高制造效率和支持创新的最有效途径之一。为了科学确定重用对象和提高重用灵活性,提出了一种基于信息熵和PSO-Kmeans聚类算法的典型工艺路线发现与重用体系。在该体系下,提出了一种基于多级最长公共子序列信息熵的机加工艺路线相似度度量方法。在此基础上,提出了一种基于谱聚类思想和PSO-Kmeans聚类算法的典型工艺路线发现方法,并分析讨论了2种基于典型工艺路线的机加工艺重用途径。通过3个验证实例,说明所提出的体系可以更好地支持制造实例重用。

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来源
《西北工业大学学报》 |2023年第1期|198-208|共11页
作者
李春磊; 常智勇; 李亮;
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作者单位

宝鸡文理学院机械工程学院;

陕西省机器人关键零部件先进制造与评估省市共建重点实验室;

西北工业大学机电学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
制造实例重用; 典型工艺路线; 相似性度量; 信息熵; PSO-Kmeans聚类算法;

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