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从数据中提取相关的数 据用于知识发现

2018-08-09 17:36      点击:

  说起职业的代称,总离不开“白领”“蓝领”“灰领”这些字眼。咱们机械设计专业培养的学生,应该就是凭一技之长、拿高薪的“灰领”吧?

  具体可以查看武汉轻工大学招生办网页,也可以通过武汉轻工大学招生办微信公众号进行咨询。

  今年是大类招生,机械类,包括机械设计制造及其自动化、材料成型及控制工程、过程装备与控制工程三个专业。共招收225人。属于本科第一批。学费5200/年。

  机械设计制造及其自动化是电子技术和机械技术的载体,涉及的技术学科较多,是多种学科渗透融合的结构,对机械产品功能、产品结构及技术机构等具有直接影响作用,可使其发生巨大变化,有利于促进工业自动化发展。

  除此以外,在大学期间可参加各类创新大赛、金工大赛,以锻炼自己的实际动手能力。

  “灰领”在制造企业一线从事高技能操作、设计或生产管理(比如机械行业中数控机床等),或者在服务业提供创造性服务,如广告策划设计、电子工程技术、网络管理、软件开发、包装设计等。

  因此,本专业人才培养定位:工程技术型;服务方向:粮油食品行业和地方经济建设;业务范围:机械产品设计、制造、科技开发、应用研究、运行管理和经营销售等。

  《寒武再临》将通过“多地实景拍摄+后期逼真视效”的方式高度还原概念设计,打造令人震撼的幻想世界。剧组为此赴全国多地进行勘景,先后于北京、天津、鄂尔多斯、无锡等地寻觅到可真实再现小说中涉及的城市、丛林、废弃工厂、高速道路等多个末世场景,完美再现小说所构建的末世科幻世界观,带给观众身临其境的视听体验。

  4、深入学习英语,为求职时多添一份自信,也是为后期的深入发展积蓄能量。

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  上述报名条件中有关学历或学位的要求是指经国家教育行政主管部门承认的正规学历或学位;从事建设工程项目施工管理工作年限的截止日期为考试当年年底。

  为实现建设海洋强国的这一目标,我国各地纷纷出台相关政策,[详细]

  也许,是我那来自偏僻农村的特有性格,认死理、不服输,不善言辞,个性倔强,埋葬了这项技术的生命?

  即使是孟庆伟服务了十几年的装载机企业,对这项技术也没有表露出太大的兴趣。据悉他曾向自己所在公司进行汇报,当时正值该公司着手开发定轴式变速箱的初期,公司并无兴趣再对老式变速箱进行改造,而且有的技术人员甚至给出“过五年老箱就淘汰了”的结论。

  获得认同是第一道难关。行业内普遍认为老式行星式变速箱生产了四十年,应属于淘汰产品。很多厂家都想开发国外定轴式变速箱,所以主机厂大多都对行星式变速箱的改进并不热心。

  攀枝花学院 产品设计2 主讲人:曾富洪 11.4.5 知识繁衍 知识繁衍(Knowledge Evolving, KE)就是指从大量数据中发 现新知识、总结新规律、建立数学模型的过程。KE与数据库中 知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)和数据挖掘 (Data Mining, DM)的研究紧密结合,是现代人工智能理论研究 的热点,是解决CAD, CAE双向集成的重要途径之一。 KDD是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的 以及最终可以理解的模式的高级处理过程。 其中数据集是指一个有关事实(F)的集合,它用来描述事物 有关方面的信息,是进一步发现知识的原材料 模式是一个用语言(L)来表示的表达式(E),它可用来描述事 物有关方面的特性。 2 11.4.5 知识繁衍 2) 数据挖掘过程 3 11.4.5 知识繁衍 2) 数据挖掘过程 (1) 数据选择 根据相关领域的问题描述,从数据中提取相关的数 据用于知识发现。 (2) 数据预处理 数据预处理主要是对前一阶段产生的数据进行处理 ,检查数据的完整性和一致性,处理其中的无用数据, 并补充丢失的数据。 (3) 数据转换 数据转换主要是根据数据挖掘算法的要求,进行 离散型数据与连续型数据间的相互转换,对数据集进行 分类,对数据项进行计算机组合等。 4 11.4.5 知识繁衍 2) 数据挖掘过程 (4) 数据挖掘 数据挖掘是KE最关键的步骤,是技术的难点所在。它运 用选定的数据挖掘算法,从数据中提取需要的知识创建可能 形成知识的模式,并用一种特定的方式表达出来。 (5) 知识解释和评估 对于数据挖掘后得到的模型,有可能是没有实用价值的 ,也有可能不能准确反映数据的真实意义,甚至在某些情 况下与事实相反,因此需要对其进行评估,确定哪些是有 效的模式 ,然后将发现的知识用易于理解的方式表示出来 ,同时对知识发现过程中的某些处理阶段进行优化。 5 11.4.5 知识繁衍 2) 数据挖掘过程 (6) 知识运用 发现知识是为了运用知识。知识运用有两种方法:一 种是运用知识本身所描述的关系和结果,实现决策支持; 另一种是对根据数据产生新的问题,利用知识解决它。 数据挖掘从人工智能发展而来,因此人工智能中的技 术成果都可以移植到数据挖掘中来。统计、聚类、因子分 析等在数据挖掘中都有应用。然而这些技术使用时必须根 据数据本身的特点,采用多种技术相互集成的方法。 6 11.4.6 知识集成与管理 1) 知识集成与管理的内涵 (1) 知识集成及其内涵 知识集成的方式是多方面的,主要针对两大类知识:显 性知识(编码型知识)和隐性知识(会意型知识),知识创新实质 上是显性知识与隐性知识之间交互作用的一个螺旋式上升过 程。知识集成有四种方式: ①会意型知识之间的集成: ②编码型知识之间的集成: ③从会意型知识到编码型知识的集成: ④从编码型知识到会意型知识的集成。这4类方式分别对 应了社会化、联合、外化和内化过程 7 11.4.6 知识集成与管理 1) 知识集成与管理的内涵 (1) 知识集成及其内涵 会意型知识的集 成 编码型知识的集 成 产品创新 技术创新 会 意 型 知 识 从会意型知识到编码型知识的集成 从编码型知识到意型知识到的集成 编码型知识 8 11.4.6 知识集成与管理 1) 知识集成与管理的内涵 (2) 知识管理及其内涵 与知识集成相关的另一重要概念是知识管理。知识管理 有着广泛的内涵,知识管理在本质上包涵了知识的组织发展 过程,并寻求将信息技术所提供的对数据和信息的处理能力 以及人的发明创造能力这两方面进行有机的结合。知识管理 要求致力基于任务的知识创新、传播并具体地体现在产品、 服务和系统中。 9 11.4.6 知识集成与管理 2)知识集成和管理框架 有效的知识管理需要集成化的技术与工具来实现知识的 获取、表示、编码、管理和传递,即建立一个高效的知识 管理系统。知识管理系统研究的目标是将基于计算机的知 识管理系统和基于人际网络的沟通系统进行集成,形成具 有认知能力和创新能力的知识网络。 获取 应用 知识管理 分发 存储 10 11.5 KBE系统开发工具 ?表格、语义词组、逻辑短语、 数据表、图形、工程参数、试 验/实验曲线、配方和工艺诀窍 的可视化表达工具,表达经整 理后的原始设计知识 ?建模工具 ? KBE系统软件开发平台 ?将设计知识和逻辑推理等功能嵌入CAD系统 中,UG/Open++、objextARX,toolKit等 11 11.6 KBE系统开发实例 例: 板料折弯机液压系统的配臵设计, 具体要求为:折弯力106N,滑块重量 15000 N;快速空载下降180mm,速度 23mm/s,工作折弯行程20mm,速度 12mm/s,快速回程200mm,速度 53mm/s。 12 11.6 KBE系统开发实例 1液压系统表述和建模 ( HPUs , HCUs ) HPUs液压原型单元是功能和行为特性相似的可选液压配 臵单元组成的集合,第i个液压原型单元可表示为 HPUi ? ( HPID, HPA, HPR, HPS, HPT, HPUi ( HCU ),CN ) HPID液压原型单元的标识 HPA为液压原型单元的属性集合 HPR为液压原型单元的选配规则集合 HPS为液压原型单元的关联资源集合 HPT为液压原型单元的类型 HPUi(HCU)为第i个液压原型单元可选液压配臵单元组成 CN为液压原型单元所需要配臵的液压配臵单元数目 13 11.6 KBE系统开发实例 1液压系统表述和建模 ( HPUs , HCUs ) 液压配臵单元(Hydraulic Configuration Unit,HCU)是液压系统 配臵对象的明确的形式化的规范表示,可将其视为一个五元组 HCU ? ( HCID, HCA, HCC, HCP, HCS ) HCID为液压配臵单元的唯一标识 HCA为液压配臵单元的属性集合 HCC为液压系统配臵单元的结构约束集合 HCP为液压系统液压配臵单元选配参数集合 HCS为液压配臵单元的关联资源集合 14 11.6 KBE系统开发实例 1液压系统表述和建模 15 11.6 KBE系统开发实例 2 液压系统配臵设计的推理求解 第一阶段:液压元 件参数匹配选择 编码 开始 基础数据录入 需求分析 主要参数计算 种群初始化 个体适用度计算 Y 基 础 数 据 准 备 专家评价 模糊数据处理 系统原理图设计 参数匹配选择 得到适合的配 置方案 第二阶段:基于遗 传算法的配置求解 满足终止条件 N 选择 交叉 变异 结束 得到新一代种群 16 知识库 11.6 KBE系统开发实例 2 液压系统配臵设计的推理求解 一、基础数据准备 1) 基础数据录入 将液压原型单元和配臵单元相关联的各 种信息,如属性信息、参数信息、液压系统组成信息、供 应厂家信息、关联资源信息等,由知识工程师录入知识库 ,供相关人员使用。 2)专家评价 由于三角模糊数综合评价法更符合人们的思维 习惯,本研究中专家对各配臵单元的质量水平和可靠度用三 角模糊数来进行评价,三角模糊数表示为(L,M,P) ,其 中 L为最小值, M为最可能值, P为最大值。 3)模糊数据处理 用公式来进行计算。 AON ? ( L ? 2M ? P) 4 相关普 通数 17 11.6 KBE系统开发实例 2 液压系统配臵设计的推理求解 二、液压元件参数匹配选择 1)需求分析 明确主机对液压系统提出的要求,如主机的动 作要求、性能要求、液压系统的工作环境以及经济性、能耗 方面的要求等。分析结果记入图1中的“选配规则(HPR) ”实体所对应的表中。 2)主要参数计算 分析主机在工作过程中速度和负载的变化 规律,计算出液压系统的主要参数,如:系统的最大工作压 力,系统地最大流量等。。计算结果记入图1中的“选配规则 (HPR)”实体所对应的表中。 3)系统原理图设计 根据液压系统动能和性能的要求分别选 择和拟定基本回路,然后将各个回路组合成一个完整的系统 ,绘制成图。图上的液压元件符号和HPU相对应,图完成时 ,将各HPU记录入图1中的“原型系统” 实体所对应的表中 18 。相应文档存入FTP文档库。 11.6 KBE系统开发实例 2 液压系统配臵设计的推理求解 19 11.6 KBE系统开发实例 2 液压系统配臵设计的推理求解 二、液压元件参数匹配选择 4)参数匹配选择 按照原型系统对原理图的记录,遍历液压单 元,根据HPR中的选配规则,为每个液压原型单元(HPU)选配 出满足要求的液压配臵单元(HCU),例如单向阀流量要求不低 于69(l/min),能承受的工作压力不小于24.3MPa,通径为 25mm,质量水平和可靠度的最小值不低于0.9,知识管理系 统自动为其选配出5个供货厂家生产的S25A型单向阀。选配时 HPU如果没有对应的HCU,该HPU被定义为新设计元件,为 新设计元件设计多个方案作为配臵单元,并将领域专家对其评 判的结果存入知识库中,供后续配臵求解使用。 20 11.6 KBE系统开发实例 三、基于遗传算法的配臵求解 遗传算法(Genetic Algorithms,GA)是一种借鉴生物界自然选择 和自然进化机制的、高度并行的,随机的、自适应算法 1)编码 液压配臵单元和液压系统间的映射通过编码来实现, 编码时,一个液压系统对应一个染色体个体,一个配臵原型单 元(HPUi)对应一个基因位,一个配臵单元(HCUij)的选定对应 一个基因表现型。染色体由基因位上的基因组成。染色体结构 编码如图所示。 21 11.6 KBE系统开发实例 三基于遗传算法的配臵求解 2)种群初始化,在种群初始化前,先将染色体基因 位上的可选配臵单元进行处理,使得每个基因位的可选 配臵单元数目Ni等于基于位上的最大可选配臵单元数目 Nmax,对于的NiNmax基因位,通过对基因位中的配臵单 元进行复制操作使得NiNmax。在此基础上,设定的初始 种群数目(popsize),根据染色体长度(chromlength)随机 生成满足约束条件的初始染色体(initalpop(N,:)) 22 11.6 KBE系统开发实例 三、基于遗传算法的配臵求解 3)个体适应度计算 种群依据个体适应度值fk进行优胜劣汰, fk通过适应度函数进行计算,适应度函数和优化目标存在着一 定的映射关系。采用加权和方法对多个目标进行处理,建立适 应度函数如式所示: f k ? ?1Vk ? ?2 Qk ? ?3 Rk Vk第k个染色体的价值系数 Qk第k个染色体的质量水平 Rk第k个染色体的可靠度 23 11.6 KBE系统开发实例 三、基于遗传算法的配臵求解 4)选择 将轮盘选种法和优秀个体保存策略联合使用,具 体操作如下:①将上代适度最大的5%的个体直接选出保存 为下一代,并进入交配池。②用轮盘选种法从上代中选出 45%的个体进入交配池,轮盘选种是一种概率选种法,其原 则是适应度大的个体被选择的概率越大。 24 11.6 KBE系统开发实例 三、基于遗传算法的配臵求解 5)交叉 以随机性质的交叉率从交配池中选择两个 个体,并对个体的基因进行部分交换,得到新个体,当 新个体满足约束要求时,被作为下一代保存,否则新个 体被淘汰,当交叉产生的满足要求的新个体数达上代种 群的95%时,交叉完成。为了避免出现死循环,可以根 据交叉次数设定强制终止条件。 25 11.6 KBE系统开发实例 三、基于遗传算法的配臵求解 6)变异 以突然变异率从上代种群中选出个体,并对个 体随机地变更某基因位的值,得到新个体,当新个体不满足 约束要求时,重新变更,直至得到的新个体满足约束要求, 并将此新个作为下一代体保存。 26 11.6 KBE系统开发实例 三、基于遗传算法的配臵求解 7)终止条件 本研究以世代进化次数达到规定值作为终止 条件,世代进化次数即为通过选择、交叉、变异产生的新 生代数。达到终止条件后取适应度最大的染色体基因位对 应的配臵单元作为配臵解。 27 11.6 KBE系统开发实例 四、基于遗传算法的配臵求解 28 小结 知识繁衍 知识集成与管理 KBE系统开发工具 1 2 3 4 KBE应用实例 29

  今天日常生活当中的很多产品都离不开包装机械,比如在一些市场和超市当中的食品,茶叶,中药,五金,日用品等都需要技术效能先进的包装机械给我们提供良好的包装,从而方便我们大家的日常生活,不仅在食品,日用品领域,其它一些行业比如:药品,五金,紧固件,建材等的都需要使用到,可见包装机械的应用是非常广泛的,比如说医中药行业使用颗粒,粉末,液体包装机械来对一些药品进行包装,可以说包装机械的应用空间是非常巨大的。

  产品设计KBE实例_机械/仪表_工程科技_专业资料。攀枝花学院 产品设计2 主讲人:曾富洪 11.4.5 知识繁衍 知识繁衍(Knowledge Evolving, KE)就是指从大量数据中发 现新知识、总结新规律、建立数学模型的过程。KE与数据

  现在,我们每天产生25百京(quintillion)字节的数据。在当今世界现存的所有数据中,有90%的数据是在过去两年中产生的。过去两年产生的数据量比此前整个人类历史产生的数据总量还多。这是因为我们拍摄、记录和保存的人类活动远远超过了我们的想象。这对于全球企业、个人自由和社会组织都有着深远的意义。

  现在全球有超过150亿个物联网设备。到2020年,这个数字有望增长到300亿以上;到2025年,这个数字有望增长到750亿以上。到2020年,物联网领域的投资额有望增长到1.3万亿美元(这个投资额是人工智能和大数据投资额总和的5倍)。因此,如果你想知道未来几年科技行业大多数投资流向了哪里,那么这个领域就是物联网。

  李一龙做了欢迎致辞。对前期申报工作中李宏伟院长做所的扎实工作和付出的辛苦表示了感谢。他出“3+2” 对口贯通培养下一步工作的关键:一是做好各种保障工作,保证给学生们提供最好的师资、设备,为学生创造良好的学习氛围与条件;二是培养出特色,我们培养的“3+2”学生,要不同的一般的高职学生,也不同于普通的本科生,要从专业技能体现出特色;三是做好转段工作,要从课程体系到日常教学都做到精益求精,努力不让一个同学掉队。最后他希望李宏伟院长给我院“3+2” 对口贯通培养工作诊脉把关,共同做好“3+2” 对口贯通培养工作。

上一篇:(二)符合上述(一)的报名条件
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