CAPP的决策推理和人工智能技术ppt课件.ppt
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1、1,计算机辅助工艺设计 CAPP系统设计,2,第六章 CAPP的决策推理和人工智能技术,CAPP工艺决策分为:逻辑决策、计算决策和创造性决策。逻辑决策:对于长期生产实践中积累的工艺经验进行系统的总结,建立相应的决策规则,根据逻辑推理进行决策,广泛应用于加工方法选择、机床选择和刀具选择等。 最常用的决策逻辑表达和实现方法是决策表和决策树。,3,第六章 CAPP的决策推理和人工智能技术,计算决策:主要用于能够建立数学模型和已具备较完善的经验数据的情况,如工序尺寸计算、切削用量选择及工时计算等。创造性决策:对于一些具有较大模糊性,需要十分灵活的推理策略,如基准选择、装夹方案确定等,在很大程度上依赖于
2、工艺人员的经验及创造性思维,往往采用人工智能技术来实现决策。,4,第六章 CAPP的决策推理和人工智能技术,6.1 决策表和决策树6.2 人工智能技术6.3 人工智能语言与专家系统工具6.4 CAPP专家系统设计,5,6.1 决策表和决策树,6.1.1 决策表概念:一种描述设计活动中条件与动作之间复杂关系的表,为分析、决策、表达决策推理提供依据。 一个条件动作对,是事务活动的一条逻辑判断,我们通常称之为一条规则。,6,6.1 决策表和决策树,7,6.1 决策表和决策树,决策表的基本结构:四部分组成 每一列中条件项包含一组对条件根所列的所有条件的回答。T表示条件“真”,F表示条件为“假”,而空则
3、表示“无关”(即此条件不是影响条件); 在动作项中,“”表示执行该动作,空表示不执行。 决策表中,每一列表示一条决策规则。,8,6.1 决策表和决策树,分类基本型决策表:条件根部分准确地给出了条件是什么,而条件项只能是真、假或无关。扩展型决策表:条件项不只是“T”、“F”或无关,而包含不确切的数值或结论。 通过改变条件根,可以将扩展型决策表转换成基本型决策表。,9,6.1 决策表和决策树,10,6.1 决策表和决策树,规则的独立性和一致性简单规则:条件项都是“T”或“F”,并且不含无关的规则称为简单规则,否则称为复杂规则。一条复杂规则可以简化成两个或更多的简单规则。,11,6.1 决策表和决策
4、树,冗余规则:如果有两条规则,除了一个条件项两者分别取了“T”和“F”之外,其余的条件项和动作项都相同,这样的两条规则就是冗余规则,或重叠规则,对冗余规则,应将其合并。,12,6.1 决策表和决策树,建立决策表时,必须使表中的任意两条规则都具有独立性,使得惟一的一组条件对应惟一的一组动作,即任何两条规则,都不含有相同的简单规则。死循环:如果一种动作被用来改变条件,并且重复调用该表时,就可能产生死循环。当一个动作的条件在这个动作作完以后没有改变,则这个条件-动作对会反复被调用。,13,6.1 决策表和决策树,14,6.1 决策表和决策树,决策表设计:对于复杂的实际问题,可以采用分级结构,一级决策
5、表可以调用一张或多张较低级的决策表,从而使决策表以嵌套式结构实现。,15,6.1 决策表和决策树,16,6.1 决策表和决策树,决策表技术的特点:自然性:表格直观,易于理解,适合于交流模块性(易修改性):规则结构与内容相互独立,易实现规则的增加、删除和修改一致性:易于检测各规则之间的冗余和矛盾,易于维护,17,6.1 决策表和决策树,6.1.2 决策树概念:一种带有单个根,并从此根发出多个分支的图,用于决策时,每个分支都传送一个数值或表达式,表示一个“IF”语句,而一连串的分支则表示一个逻辑“AND”或“OR”。由根到终点的一条路径可以表示一条类似决策表中的规则,动作则列于每个最终分支的末端。
6、,18,6.1 决策表和决策树,19,6.1 决策表和决策树,组成:一个根和一些节点、分支组成。 根是树的源,且每个树智能有一个根;节点可以有若干个,且节点的前面有分支。根和节点的分支只能有两个逻辑值真或假。 节点有两类:互斥的和非互斥的。互斥的节点允许在其后继的分支中至多有一个为真,而非互斥的节点则允许所有的后继分支同时为真。,20,6.1 决策表和决策树,21,6.1 决策表和决策树,22,6.2 人工智能技术,6.2.1 人工智能简述 人工智能AI(Artificial Intelligence)是20世纪50年代在美国兴起的一门综合性边缘学科,它和“能源技术”、“空间技术”一起被誉为2
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