摘要

针对案例推理和专家推理模型处理滚磨光整加工工艺要素决策存在因特征信息分布差异较大而导致决策不准的问题,提出了加权多源自适应迁移学习算法,构建了基于迁移学习的滚磨光整加工工艺要素决策模型。首先,对待加工零件信息、加工要求、工艺要素进行了特征表征;然后,为提高算法的适用范围,在MDA-MR算法中引入适配因子与Wasserstein距离;其次,针对预测目标分类过多引发的负迁移问题,设计了工艺要素相似度匹配算法;综合构建了决策模型并设计了决策界面。仿真结果表明,该模型决策准确率更高,可以为滚磨加工提供更有价值的决策支持。

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