+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Система автоматизации формирования технологической документации на основе модифицированного метода поиска ассоциативных правил

  • Автор:

    Толкачева, Елена Викторовна

  • Шифр специальности:

    05.13.12

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2012

  • Место защиты:

    Омск

  • Количество страниц:

    160 с. : ил.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы


Оглавление
Список сокращений и условных обозначений
Список терминов и определений
Введение
1 Анализ современного состояния вопроса и постановка задач исследования
1.1 Анализ текущего состояния в области автоматизации
формирования технологической документации
1.2 Анализ функций автоматизации формирования технологической документации
1.3 Сравнительный анализ существующих систем автоматизации с точки зрения реализации выявленных функций
1.4 Анализ возможных путей преодоления проблем при реализации
выявленных функций
1.5 Выбор и обоснование критериев эффективности
1.6 Постановка задач исследования
2 Автоматизация формирования базы данных электронного архива технической документации на базе архива разработанных проектов на изготовление сложных изделий промышленного производства
2.1 Анализ состава электронных форм документов ЕСКД и ЕСТД, подлежащих обработке и извлечению данных в БД ЭАТД
2.2 Разработка методики автоматизации формирования БД ЭАТД на базе файлового архива разработанных проектов
2.3 Алгоритм и подпрограмма - анализатор файлового архива технической документации
Выводы по главе
3 Извлечение инженерных знаний из БД ЭАТД, отражающих устойчивые
закономерности в технологических процессах
3.1 Анализ и выбор базового метода поиска ассоциативных правил с учетом особенностей конструкторской и технологической документации

3.2 Разработка методики извлечения инженерных знаний из базы данных электронного архива технической документации
3.3 Разработка алгоритма и подпрограммы извлечения инженерных знаний
Выводы по главе
4 Разработка структуры и обеспечения системы автоматизации формирования технологической документации на изготовление сложного изделия промышленного производства и оценка эффективности
4.1 Методика автоматизации формирования технологической документации на изготовление сложного изделия промышленного производства
4.2 Разработка алгоритма автоматизации формирования технологической документации
4.3 Разработка структуры и описание работы системы автоматизации
формирования технологической документации
4.4 Сравнительная оценка эффективности предложенной системы
Выводы по главе
Заключение
Список использованных источников
Приложения
Список сокращений и условных обозначений
APS - advance planning and scheduling;
CAD - computer aided design;
CAE - computer aided engineering;
CAM - computer aided manufacturing;
CAPP - computer aided process planning;
CRM - customer relationship management;
EAM - enterprise asset management;
ERP - enteiprise resource planning;
MES - manufacturing execution system;
MPM - manufacturing process management;
PDM - product data management;
PLM - product lifecycle management;
SCM - supply chain management;
AC - автоматизированная система;
БД - база данных;
БД ЭАТД - база данных электронного архива технической документации; ДСЕ - детали и сборочные единицы;
ЕВ - код единицы величины детали, заготовки, материала по классификатору СОЕЙ;
ЕН - единица нормирования, на которую установлена норма расхода материала;
ЕСКД - единая система конструкторской документации;
ЕСТД - единая система технологической документации;
КД - количество деталей, изготавливаемых из одной заготовки;
КИ - количество деталей или сборочных единиц одного обозначения, входящих в изделие;
КИМ - коэффициент использования материала;

- поиск ассоциативных правил - выявление закономерностей между связанными событиями и данными.
В математической постановке задача классификации формулируется как задача диагонализации матрицы связей, под которой понимается корреляционная матрица или матрица близостей в зависимости от природы агрегируемых элементов. Содержательно диагонализация матрицы означает такую перестановку ее строк и столбцов, чтобы в результате вдоль главной диагонали матрицы связей образовались блоки - квадратные подматрицы, в которых значения (уровни) связей между элементами были по возможности наибольшими, а вне этих блоков - наименьшими.
Математическая постановка задачи регрессии заключается в следующем. Зависимость величины (числового значения) определенного свойства случайного процесса или физического явления У от другого переменного свойства или параметра X, которое в общем случае также может относиться к случайной величине, зарегистрирована на множестве точек хк множеством значений ук, при этом в каждой точке зарегистрированные значения ук и хк отображают действительные значения У(хк) со случайной погрешностью сгк, распределенной, как правило, по нормальному закону. По совокупности значений ук требуется подобрать такую функцию Дх/о а(), аи ... , ап), зависимость У(х) которой отображалась бы с минимальной погрешностью. Функцию Дхь <я0, а, ... , ап) называют регрессией величины у на величину х.
Постановка задачи кластеризации объектов, как одной из задач интеллектуального анализа данных формируется следующим образом. Дано множество объектов х = {хъх2,
Обобщенная задача поиска ассоциативных правил состоит в нахождении групп объектов из некоторого множества I = (г), г2

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.238, запросов: 967