蒋志远，郭　渊

（江苏大学机械工程学院，江苏镇江212000）

软件应用

CAPP中基于本体和CBR技术的数据挖掘建模研究

蒋志远，郭渊

（江苏大学机械工程学院，江苏镇江212000）

研究了基于本体的数据挖掘事例库的构建、两级事例检索策略（以基于本体的语义理解为第一级事例检索，以数值相似度计算为第二级事例检索）、语义相似度计算方法、数值相似度计算方法等技术，将本体技术和CBR技术集成起来构建了基于本体的CBR系统，并通过大量实验验证了其有效性。

数据挖掘；CAPP；本体；CBR

现存的基于数据挖掘获取工艺知识的CAPP系统尚处于初期阶段，有很多缺陷需要完善。其中一个重要的问题是系统应用门槛高，很难被普通用户（非领域专家）方便应用，这严重限制了基于数据挖掘获取工艺知识的CAPP系统的广泛应用［1］。为了解决上述问题，本文主要从数据挖掘建模方面进行研究，提出了基于本体和CBR（Case-based reasoning，基于事例的推理）的建模方法，开发了相应的基于数据挖掘的工艺规划系统，并通过大量实验验证了其有效性。

1　基于本体和CBR技术的数据挖掘建模方法总体概述

基于本体和CBR技术的数据挖掘建模机理如图1所示，其具体步骤描述如下：

（1）首先将挖掘任务通过界面接口技术转换成本体词汇，为语义理解奠定基础；

（2）通过基于语义理解的检索导引策略，将输入本体词汇（界面接口转换得到的本体词汇）与事例库的本体词汇树上的词汇进行匹配，通过语义相似度计算测量他们的相似性，从而缩小下一步搜索的解空间［2］；……