【摘 要】
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汽车整车方案设计是一个具有创造性、多解性、近似性、经验性和综合性的复杂决策过程,对于整个汽车设计过程具有决定性的作用。基于数据挖掘的汽车整车方案设计决策模型有效
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汽车整车方案设计是一个具有创造性、多解性、近似性、经验性和综合性的复杂决策过程,对于整个汽车设计过程具有决定性的作用。基于数据挖掘的汽车整车方案设计决策模型有效嵌入了数据挖掘、人工智能和产品方案设计等理论与技术,是提供方案设计决策支持的关键技术,同时也是我国机械及汽车行业亟待研究的课题。该研究首先分析了当今汽车制造企业所面临的挑战以及在汽车设计过程中所遇到的问题,阐明了汽车整车方案设计的研究目的与意义；其次,分析了相关领域问题的概念,包括汽车整车方案设计内容与方法、设计特点、数据挖掘相关知识理论等；最后,建立汽车整车方案设计决策模型,通过数据挖掘理论和决策树算法,实现了决策模型的求解。本研究以汽车整车方案设计为结合领域,研究了领域问题的QUINT模型求解方法。针对汽车整车方案设计的特点,建立汽车整车方案设计模型,采用数据挖掘理论方法和决策树算法对模型进行求解,并通过本研究建立的模型和求解算法对汽车整车方案设计决策模型进行计算,计算结果显示,决策模型算法精确度较高,匹配性能较好；本文深入研究了基于决策树算法的汽车整车决策方案设计,通过决策树算法进行聚类分析,最后得到了良好的聚类结果,并获得了知识规则,证明了基于决策树的聚类分析方法在汽车整车方案设计和参数匹配中的成功应用。本研究在汽车整车方案设计总体框架下,可实现决策支持系统的系统开发,以辅助整车设计时的方案决策,并为客户个性化定制提供方便、快捷的设计方案。
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