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基于贝叶斯网络的复杂产品设计过程知识挖掘方法
  • ISSN号：1009-0134
  • 期刊名称：制造业自动化
  • 时间：2015.12.25
  • 页码：124-127
  • 分类：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,西安710072, [2]中国空间技术研究院,北京100094, [3]航天人才开发交流中心,北京100830
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（51205321）; 国家科技支撑计划项目（2015BAF17B01）; 陕西省自然科学基金（2014JM9367）; 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（3102014KYJD038）
  • 相关项目：基于认知语言学原理的工艺知识发现方法研究
作者： 王明微|韩绍欢|刘晓晨|李曙光|
关键词： 卫星总体设计, 因果知识, 贝叶斯网络, 数据挖掘
中文摘要：

为了综合分析复杂产品开发过程中影响决策的各种设计元素之间的因果关系,提出一种产品开发过程因果知识模型PDCKM,通过网络结构表达出设计变量及变量间的因果关联,用条件概率对变量因果关系强度进行定量描述。通过融合设计人员先验知识和已有产品设计数据,进行模型拓扑结构和参数学习,实现复杂产品设计过程中隐性因果关系挖掘。

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期刊信息
  • 《制造业自动化》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国机械工业联合会
  • 主办单位:北京机械工业自动化研究所
  • 主编：陈维
  • 地址：北京德胜门外教场口1号
  • 邮编：100011
  • 邮箱：maogp@riamb.ac.cn
  • 电话：010-62372961
  • 国际标准刊号：ISSN：1009-0134
  • 国内统一刊号：ISSN：11-4389/TP
  • 邮发代号:2-324
  • 获奖情况:
  • 机械行业优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊,获2004-2006年机械行业优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）
  • 被引量:17230