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针对智能制造环境下资源配置速度较低，配置准确性不足，无法满足智能制造的多属性、海量资源的配置需求等问题。从智能制造资源系统的属性特征角度入手，提出了属性特征选择方法，将大量无序的资源属性特征分解为冗余属性资源和核属性资源，采用信息熵研究同态空间中的属性特征变量的属性值分布规律，采用互信息研究属性特征变量之间的冗余性，构建了资源属性特征选择模型。结果说明能在海量的智能制造资源中快速、准确地找出具有鲁棒性属性特征的资源，提高了资源配置效率。