基于残缺信息模糊聚类的产品模块划分方法研究
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  • 英文篇名:Study on product module partition based on fuzzy clustering of incomplete data
  • 作者:夏晓光 ; 段国林 ; 田永军
  • 英文作者:XIA Xiao-guang;DUAN Guo-lin;TIAN Yong-jun;School of Mechanical Engineering,Hebei University of Technology;
  • 关键词:残缺信息 ; 模糊聚类 ; 模块划分
  • 英文关键词:incomplete data;;fuzzy clustering;;module partition
  • 中文刊名:JXSJ
  • 英文刊名:Journal of Machine Design
  • 机构:河北工业大学机械工程学院;
  • 出版日期:2019-01-20
  • 出版单位:机械设计
  • 年:2019
  • 期:v.36;No.351
  • 基金:河北省自然科学基金资助项目(E2011202114)
  • 语种:中文;
  • 页:JXSJ201901008
  • 页数:5
  • CN:01
  • ISSN:12-1120/TH
  • 分类号:43-47
摘要
为了解决含有残缺信息的产品模块划分问题,提出了一种基于改进WDS算法的产品模块划分方法。该方法利用改进WDS算法,将产品零部件划分为完整信息零部件和残缺信息零部件,并分别进行模块划分,同时引入平均模糊熵作为模块划分评判标准。最后,以3D打印机的模块划分作为实例,对比分析了完整信息产品和残缺信息产品的模块划分结果,验证了该方法的可行性。
        In order to solve the problem of module partition of products with incomplete data,a method of product module partition is proposed. The improved WDS algorithm is applied to divide the product parts into two types-parts with full data and parts with incomplete data,and each part is classified into modules with the average fuzzy entropy as the criterion of module partition. Finally,with the module partition of 3 D printer as an example,the results of module partition of the products with full data and the products with incomplete data are compared and analyzed,and the method proves feasible.
引文
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