【摘 要】
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传统算法通过对标准生产数据集进行可替代模式分析来指导和优化智能生产,在给定阀值较大时,会产生大量冗余的候选项集,占用大量内存和算法执行时间。该文基于利润参数提出一
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61262040)
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传统算法通过对标准生产数据集进行可替代模式分析来指导和优化智能生产,在给定阀值较大时,会产生大量冗余的候选项集,占用大量内存和算法执行时间。该文基于利润参数提出一种可替代封闭模式挖掘算法ECPM,首先定义可替代规则对数据进行预处理,其次依据标准dNC-Sets(the difference of Node Code Sets)数据结构特性确定各模式的dNC-Sets结构及各模式间的关系,最后根据已证明的可替代封闭模式定理挖掘出最优解,获得产品最优部件组合。实验结果表明,对比META算法和MERIT算法,在
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