基于多决策属性的刀具选择规则提取算法研究.pdf

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1、文章编号：1672—0121(2012)o3—0090—03基于多决策属性的刀具选择规则提取算法研究刘志强。张维(西北工业大学现代设计与集成制造教育部重点实验室，陕西西安710072)摘要：传统的规则提取算法只是对单一的条件属性特征推理单一的决策属性值进行规则提取，为实现刀具智能选择，本文提出了一种通过]s~J-特征和工件尺寸对刀具进行选择的规则提取算法，采用粗糙集进行刀具型号的规则提取，对刀具尺寸的选择采用区间值的基本理论，最后通过一个实例验证该算法的有效性。关键词：机械制造；规则提取；属性特征；刀具智能选择；粗糙集中图分类号：TG711文献标识码：A0引言1主要概念及约

2、定刀具是机械制造系统中重要的组成部分，它粗糙集理论是波兰学者PawlakZ在1982年提x,l-／J~工表面的几何形状、尺寸精度、表面质量及加出的，能有效处理不精确、不一致及不完整等不完备工成本等方面有很大影响。在刀具选择过程中，要的信息，并从中发现隐含的知识，揭示潜在的规则。涉及到工件材料、几何尺寸、加工特征等许多原始它具有强大的数据分析能力，是处理复杂系统的一资料，这些参数之间的关系错综复杂，建立智能刀种有效方法。近年来越来越多的研究人员开始对它具选择系统具有重要意义。随着人工智能的发展，进行研究，并建立了粗糙集理论的数据模型，还提出国内#t-~,1-刀具智能选择进行了

3、大量研究，并取得了很多在机器学习、数据挖掘和人212神经网络等方一定成果。面得到了广泛应用的算法。按照最终生成的决策规多年的研究表明，在刀具智能选配系统中，规则集的性质可分为3类：生成最小规则集、生成全部则的获取是最难解决的，而且效率很低，往往要花规则、生成满足一定精度的规则。很大一部分人力和财力在规则获取上，它被公认定义1嗍五元组Js=<，C，D厂，>是一个决策表，为是刀具智能选配系统的一个“瓶颈”。目前，在规其中u为论域，C为条件属性集，D为决策属性集且则获取领域，国内外学者提出了基于粒计算的规cnD=O，=u{V。lacCuD}，V。为属性0的值域；则获取算法【”、基

4、于神经网络的规则获取算法闭、决f：Ux(Ck．JD)一是一个信息函数，它对一个对象的策树规则提取算法口】等规则获取算法，并在实践中每一个属性赋予一个信息值，即V0∈Ct_JD，EU，获得应用。有，【，口)∈V。。刀具选择规则涉及刀具型号、刀具尺寸等决策定义2决策表

5、s=<，C，D厂，>，对于每个1,∈属性，且具有不同的属性值特征。现有的规则获取算，每个口∈CLJD函数：A—，(口)=0(／,)称为决法只是针对单一决策属性值的规则提取，在进行刀策表s中的决策规则，A=CuD是属性的非空有限具选择规则的获取过程中，并没有有效的算法可以集合，／2,是决策规则ru的标志。可简化描述

6、成一同时获取刀具型号、尺寸等决策属性信息。针对刀具，0和分别称为决策规则0—的因和果，0选择规则多决策属性特征，本文在粗糙集理论基础也叫做CD决策规则。出了一种通过加工特征和工件尺寸x,-j-刀具进根据以上定义，本文做如下规定：的规则提取算法。决策表s=，C=CluC2，且C1nC2=IZl，D=D1nD2，且DlnD2=。x,-j于决策规则ru可描述成0。一l^02一2，即0l^e厂。八2，01八02：国家自然科学基金项目(50505039)和。^分别称为决策规则0一。^e『_+：的因：2011-12—29和果。：刘志强(1986一)，男，硕士在读，

7、主攻计算机集成制造、信息化工程、制造资源管理等研究2算法基本思想及步骤刀具选择涉及到加工类型、加工精度、工件几何分别计算，UminC：Umin{c~，，JmaxC=nmin参数等多方面工艺信息。以三菱刀具为例_5]，其刀具e，并与结合得到最终规则编码涉及到刀具型号和尺寸规格两种属性，因此，本C1=口^C2=6八C3=c^Ca(minC4，maxC4)八C5文提出一种基于加工特征和工件尺寸的刀具规则提(minC5，maxC5)—÷D取算法。根据其属性值特点，对刀具型号的选择采用步骤5：输出最终决策规则表。粗糙集基本理论，分别对每个决策类提取规则0『_+i∈(1，凡)，直到当前

8、的规则集能够覆盖决策类中3实侈Ⅱ的所有实例；在选定刀具型号后，采用范围值方法对刀具的选择是一个异常复杂的过程，相应规尺寸规格进行选择，分别计算max～，min～，i∈(1，17,)，则所涉及的条件属性多种多样，不同的刀具类型，不同的加工特征，其对应的条件属性集也不提取最终规则(0—砂。)^一：。尽相同。表1给出了三菱整体立铣刀刀具的决策本文规则获取算法基本步骤为：表S=，其中U={1，2，⋯，16J，C={力Ⅱ步骤1：输入一个刀具选择决策表，s=