人—機交互仿真的生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)設計與應用

1 緒論
1．1 研究背景及意義
1．2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．2．1 生產(chǎn)換線相關研究
1．2．2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的專家系統(tǒng)的相關研究
1．2．3 交互仿真的相關研究
1．2．4 國內(nèi)外相關研究總結
1．3 本書的研究目的、研究內(nèi)容和技術路線
1．3．1 本書研究目的
1．3．2 本書研究內(nèi)容
1．3．3 本書研究技術路線
1．4 本書的創(chuàng)新點
1．5 本章小結
2 生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)的總體技術方案
2．1 生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)的實現(xiàn)原理
2．1．1 專家系統(tǒng)結構
2．1．2 神經(jīng)網(wǎng)絡專家系統(tǒng)結構
2．1．3 生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)的實現(xiàn)原理
2．2 生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)實現(xiàn)的技術路線
2．3 生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)的應用形式
2．3．1 生產(chǎn)單元換線專家系統(tǒng)的工作過程
2．3．2 生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)的封裝形式
2．3．3 生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)的應用模式
2．4 本章小結
3 基于交互仿真的生產(chǎn)單元專家知識獲取
3．1 生產(chǎn)單元的定義和特點
3．2 專家系統(tǒng)知識獲取概述
3．3 制造過程仿真軟件簡介
3．4 構建制造系統(tǒng)仿真模型
3．5 交互仿真模型的構建
3．6 交互仿真的實現(xiàn)
3．6．1 交互仿真實現(xiàn)技術內(nèi)容
3．6．2 交互仿真實現(xiàn)算法
3．7 本章小結
4 生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)推理機設計
4．1 混合神經(jīng)網(wǎng)絡
4．1．1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡
4．1．2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡
4．1．3 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡
4．2 推理機的構建
4．2．1 推理控制策略
4．2．2 推理策略選擇方法
4．2．3 神經(jīng)網(wǎng)絡權值學習的遺傳算法
4．2．4 主成分分析
4．2．5 基于主成分分析和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡的推理機構建
4．3 本章小結
5 解釋機制的實現(xiàn)
5．1 解釋機制設計原理和規(guī)則抽取的評價標準
5．2 ROC曲線技術
5．3 Trepan算法
5．4 隨機森林
5．5 CART算法
5．6 生產(chǎn)換線決策專家系統(tǒng)解釋機制算法
5．7 預置文本技術
5．8 生產(chǎn)換線決策專家系統(tǒng)的程序?qū)崿F(xiàn)
5．8．1 ADO技術
5．8．2 生產(chǎn)換線決策專家系統(tǒng)的程序
5．9 本章小結
6 應用研究：某摩托車企業(yè)生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)
6．1 基于Web服務的網(wǎng)絡化應用模式
6．2 某摩托車企業(yè)發(fā)動機生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)構建
6．2．1 數(shù)據(jù)處理方法
6．2．2 基于RFID技術的發(fā)動機生產(chǎn)現(xiàn)場
數(shù)據(jù)采集和處理
6．2．3 某摩托車發(fā)動機生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)
交互仿真知識獲取
6．2．4 某摩托車發(fā)動機生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)
推理機的構建
6．2．5 某摩托車發(fā)動機生產(chǎn)單元換線決策專家系統(tǒng)
解釋機制的構建
6．2．6 生產(chǎn)換線決策專家系統(tǒng)程序的實現(xiàn)
6．3 本章小結
7 結論與展望
參考文獻