本文選題：設(shè)計(jì)理性　切入點(diǎn)：聚類方法　出處：《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對設(shè)計(jì)理性的自動聚類問題,提出一種基于密度峰值法的設(shè)計(jì)理性聚類方法。該方法結(jié)合設(shè)計(jì)理性的語義特點(diǎn),利用單元本詞匯頻率/單元本頻率值方法將設(shè)計(jì)理性轉(zhuǎn)化為特征向量。然后基于密度峰值法求出每個(gè)特征向量的局部密度和距離兩個(gè)參數(shù),繪制決策圖確定聚類中心,并將其余的數(shù)據(jù)指派到相應(yīng)所屬的類別中。針對密度峰值法在處理密度分布不均的數(shù)據(jù)時(shí)聚類效果差的問題,利用K最近鄰方法定義動態(tài)截?cái)嗑嚯x來改進(jìn)局部密度函數(shù)。以某機(jī)械設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)的55個(gè)設(shè)計(jì)理性為例驗(yàn)證了所提方法的有效性。
[Abstract]:Aiming at the automatic clustering problem of design rationality, a design rational clustering method based on peak density method is proposed, which combines the semantic characteristics of design rationality. The design rationality is transformed into eigenvector by the method of cell vocabulary frequency / unit per frequency, and then the local density and distance of each eigenvector are calculated based on the density peak method, and the cluster center is determined by drawing the decision diagram. The other data are assigned to the corresponding category. In view of the problem that the peak density method has poor clustering effect when dealing with the data with uneven density distribution, The dynamic truncation distance is defined by K-nearest neighbor method to improve the local density function. The effectiveness of the proposed method is verified by 55 design rationality examples of a mechanical design team.
【作者單位】： 北京理工大學(xué)機(jī)械與車輛學(xué)院;工業(yè)和信息化部電子科學(xué)技術(shù)情報(bào)研究所;南京理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51575046)~~
【分類號】：TP311.13

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