基于粗糙集扩展模型的采煤机设计领域知识获取

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为实现经验知识的获取与重用,分析了面向产品实例的经验性知识获取策略,研究了基于粗糙集扩展模型的采煤机设计领域知识获取方法,对改进后的算法进行试验验证,结果表明,该方法有效解决了经典粗糙集理论与广义邻域粗糙集模型无法处理的混合数据模式的决策系统问题。结合采煤机方案设计中的总体参数确定过程,构造了采煤机总体技术参数知识获取模型。经实例验证,该模型能够有效进行属性约简和规则提取,为进一步知识推理奠定了推理基础。 In order to realize the acquisition and reuse of experience knowledge, this paper analyzes the tactics of experience acquisition for product instances, and obtains the domain knowledge acquisition method based on the rough set extension model. The experimental results show that, This method effectively solves the problem of decision-making system of mixed data model which can not be processed by classical rough set theory and generalized neighborhood rough set model. According to the process of determining the overall parameters in the program design of the coal winning machine, the knowledge acquisition model of the overall technical parameters of the coal winning machine is constructed. The example verified that the model can effectively attribute reduction and rule extraction, and lay a good foundation for further knowledge reasoning.
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