典型文献
面向组件信息回路的机电产品模块划分方法
文献摘要：
现有的模块化设计方法多注重对模块化指数的优化迭代,为提升模块划分时组件间信息交互性能,提出一种基于集成学习算法的产品模块划分方法.首先构建产品的连接和功能设计结构矩阵;然后依据组件间信息的传递和反馈构建弱分类器;最后组合大量弱分类器构建强分类器模型,并由强分类器给出产品的模块划分结果.对采矿液压支架ZY3200型的模块划分结果表明,与直接聚类和遗传算法模块结果相比,集成学习模块规划策略的模块化指数I1值为0.8438,具有更高的对角线聚集度;敏感性分析显示,当回路组件数大于3时Q值稳定在0.5562,进一步验证了所提方法具备机器学习的智能性和鲁棒性特征.
文献关键词：
设计结构矩阵;模块划分;集成学习算法;信息传递
中图分类号：
作者姓名：
李中凯;邹光宇
作者机构：
中国矿业大学机电工程学院 徐州 221116
文献出处：
引用格式：
[1]李中凯;邹光宇-.面向组件信息回路的机电产品模块划分方法)[J].计算机辅助设计与图形学学报,2022(08):1186-1192
A类：
ZY3200
B类：
回路,机电产品,产品模块,模块划分,划分方法,模块化设计,优化迭代,信息交互,交互性能,集成学习算法,功能设计,设计结构矩阵,弱分类器,建强,出产,划分结果,采矿,液压支架,算法模块,学习模块,模块规划,规划策略,I1,对角线,聚集度,件数,智能性,鲁棒性特征,信息传递
AB值：
0.395114
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