基于二进制粒子群优化算法的零件特征与机床加工关联知识挖掘

为了充分利用企业历史数据,提出一种基于二进制粒子群优化(BPSO)的关联规则挖掘方法,从数据中提取有用的工艺知识反映产品设计与制造的映射关系;对知识挖掘问题进行描述,建立用于制造过程综合的关联规则挖掘方法框架;对BPSO本身进行改进,提出考虑多个评价指标的适应度函数,并加入相似度指标以消除较差的规则,提高方法在实际问题中的适用性;将所提方法应用于汽车零部件机床加工数据的关联规则挖掘。结果表明,该方法与现有方法相比,平衡了可靠性、相关性及理解性等多个指标,能有效地进行规则挖掘。