基于人工免疫原理的知识推送模型
为提高可制造设计中相关知识的获取效率并确保知识的有效性,在分析知识主动推送过程和免疫反应过程相似性的基础上,在NX平台下建立了基于人工免疫原理的知识推送模型。根据设计知识的特征形式化的描述各个子模块的特征、目的和实现方法,并重新定义了相关的抗体、抗原识别等概念。最后提出了特征知识匹配算法KMAIA,并以链轮为实例验证该方法的有效性。
改进的人工免疫算法特征知识推送模型
为解决机械概念设计相关知识推送方式的被动性、及时性差、针对性弱等问题,提出一种基于改进人工免疫算法的知识推送方法。首先引入设计意图概念和特征知识概念并进行形式化的表达,以设计意图为标准推送至基于免疫原理的特征知识推送模型系统,并对该推送模型系统中各个子模块的用途、功能特征及设计原理进行详细阐述,针对其中最为重要的知识匹配问题采用改进人工免疫算法实现优化。实验结果表明,该模型减少了任务的完成时间且有较快的收敛速度。
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