制造装备智能优选及快速的设计方法

针对企业在制造装备选择效率低、现有数据利用不足的问题。本文提出了一种改进的自组织特征映射(SOM)神经网络联合模糊近似优先比的方法。基于数据挖掘技术,对制造装备优选数据预处理方法开展了研究,改进了SOM神经网络中欧氏距离计算方法,引入贡献率对历史方案数据进行加权处理,构建了多特征数据的融合模型,联合了模糊近似优先比方法对多方案进行相似性度量,获得了最优设备参数信息,通过二次开发技术实现了产品的快速设计。以制麦生产线输送设备为例,验证了该方法的可行性和有效性。