基于支持向量机的多工艺方案综合评价算法.pdf

第 卷第 期 安 徽 工 程 科 技 学 院 学 报 20 1 VOI. 20. NO. 1 年 月 2005 3 JOurnaI Of Anhui University Of TechnOIOgy and Science Mar. 2005 】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】】 文章编号! # 1672-2477 2005 01-0036-05 基于支持向量机的多工艺方案综合评价算法 1 2 陶秀凤 !周鸣争 安徽工程科技学院 电气工程系 安徽 芜湖 安徽工程科技学院 计算机科学与工程系 安徽 芜湖 241000 2. 241000 摘要!针对事先无法确定目标属性权重或隶属度一类多方案综合评价问题 提出了一种首先利用支持向量机 的学习算法建立目标 综合属性的优化模型 再对多方案进行综合评价的算法 通过对 聚脂网生产工艺 . CAPP 系统 应用表明 该算法不仅适用单件小批量生产 而且适用于大批量生产 具有较好的推广性. 关 键 词!多工艺方案 综合评价 支持向量机 算法 中图分类号! 文献标识码! TP18 A 采用多工艺方案 系统就是为了解决在目前要求和生成环境 CAPP COm uter aided rOcess Iannin p p p g 下多工艺方案中的哪一方案综合指标最优的问题 1 . 目前常用的方法有加权多数算法 模糊神经网络方 2 3 法 及层次分析法 但这些方法需要事先确定目标的权重或隶属度 因此 对人们难以给出明确的偏好 信息一类多工艺方案的综合评价 这些算法表现的可能不尽人意 支持向量机 . SuppOrt VectOr Machine 简称 SVM 4 是一种新的通用学习算法 它建立在统计学习理论的基础上 根据 Va ink 的结构风险最