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1)  Rule Based Strategy (RBS)
基于规则匹配的识别
2)  rule-based category learning
基于规则的类别学习
1.
The results showed that feedback practices, delayed feedback, the location of the response and discontinuous categories effected on information-integration category learning but not on rule-based category learning, whereas the simultaneous performance of a numerical Stroop task, a sequential memory scanning task and categories’ number impacted r.
介绍了国外学者为验证类别学习的多重系统理论所做的行为实验研究及主要结果,包括反馈训练、延迟反馈、反应位置、间断的类别刺激分布等因素对信息整合的类别学习的影响,和数字Stroop任务、序列记忆扫描任务、类别数量等因素对基于规则的类别学习的影响;同时,作者指出了实验中没有很好地解决两种类别结构之间的难度差异等问题,并提出了今后需要进一步研究的课题。
3)  Match identification
匹配识别
1.
Because of the technology,the star position is obtained quickly,the simple match identification for tracking is adopted and the tracking window method is abandoned.
新的跟踪方法采用现场可编程门阵列(FPGA)实现了实时的星点定位;正是由于这种技术的采用,加快了星点位置信息的获取,摈弃了跟踪窗的跟踪方法,采用简单的匹配识别的跟踪方法;对于新星的识别,由于有初始姿态而采用匹配组的识别方法。
4)  recognition and matching
识别匹配
5)  fuzzy rules matching
规则的模糊匹配
6)  matching rule
匹配规则
1.
By the theoretical analysis and proof,a set of matching rules are summarized for depicting inherent relations among matching results of entities.
通过理论分析和证明,总结出了一组刻画实体匹配结果内在联系的匹配规则。
2.
A matching rule was set up for the real gear tooth surface best-fitting the theoretical one, and four different algorithms were developed to calculate the deviations between the two surfaces.
针对二维数字化齿面几何特征及加工特点 ,建立一个基于表面测量的离散阵列式齿面加工误差分析模型 ;提出实测齿面与理论齿面间匹配规则 ,找到真实的加工误差分布 ;设计 4种不同算法 ,计算得到齿面各点加工误差 ;运用统计理论 ,对各齿面误差均衡 ,并以之为加工误差补偿预测值 ;实例验证了本文方法的正确性 。
补充资料:基于零件-设备特征匹配的通用CAPP方法
本文针对特定零件类型和特定设备条件分析了一般CAPP系统的不足,面向多品种零件和各个企业加工设备,提出了基于零件-设备特征匹配的CAPP思想,并详细介绍了其信息描述的模型与匹配的方法。该方法以其特征化、开放化和信息全面化的特点满足了企业对CAPP系统的通用性、实用性的要求。

一、引言


    迄今为止,在国内外已开发出的CAPP系统中,多数是针对特定的零件类型和特定的设备条件开发的,这种开发策略使得CAPP系统的应用范围受到严格限制,从而严重地影响了其通用性与实用性。为此,面向多品种零件和各个企业加工设备,我们提出基于零件-设备特征匹配(Part-Equipment Feature Matching,简称P-EFM)的CAPP方法,较好地解决了CAPP系统的通用性和实用性问题。


二、信息描述模型


    CAPP的工作就是让计算机“熟悉”零件信息和企业设备制造能力的信息,并把待加工的零件信息与企业加工设备的制造能力(机床、夹具和刀具的制造能力的有机统一)信息进行匹配,为零件设计适当工艺的过程。因此,不仅零件信息,企业设备的制造能力信息也是CAPP系统的基础数据,它们都直接影响整个系统的通用性和实用性。建立好零件与设备的信息描述模型是解决系统通用性和实用性的前提和关键性工作。


    P-EFM信息描述模型集零件信息与企业设备制造能力信息的描述于一体。下面从两个基本特性方面进行介绍。


    1.特征性 


    在制造技术领域中,零件特征表示与制造操作和工具相关的形状和技术方面的属性,即一个零件几何形状的工程意义。特征的分类是P-EFM信息描述模型特征性的基础。一般而言,零件特征可分为管理特征、形状特征、精度特征、技术特征和材料热处理特征共五大类。管理特征描述与零件管理有关的所有信息,如标题栏信息、未注粗糙度信息等。形状特征描述零件的公称几何关系,它不但是最主要的,而且是种类最多、描述最复杂的零件特征。根据其是否常见,形状特征可分为基本形状特征和特殊形状特征两大类。基本形状特征根据其在构造零件中所起的作用不同,可分为主特征和辅特征两类。主特征又分为简单主特征(如圆柱体、圆锥体、长方体等)和宏特征(如轮毂、轮辐、盘等)。辅特征又分为简单辅特征(如孔、槽、螺纹等)、复制特征(如周向均布孔、阵列孔、轮缘等)和组合特征(如阶梯孔、中心孔等)。特殊形状特征是指某些零件上所具有的特殊形状,如水泵叶轮的流道、高压开关上的直向榫槽等。这类特征不便于分类,其信息没有固定的格式。精度特征描述几何关系的允许变化范围。


说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条