叶 争 钱竞芳 薛文良

东华大学 纺织学院(中国)

伴随社会经济的发展，人们对于纺织产品的需求变得多样化和个性化，纺织企业的生产特点越来越趋向于小批量多品种，这对纺织企业的生产能力提出了更高的要求，即要求企业具备制造工艺快速反应和调整的能力。以纺纱工艺为例，由于其涉及工序、工艺参数多，为了提高工艺设计效率，工艺设计人员一般需在纺纱工艺设计开始前，从历史工艺中寻找相似工艺，并在此基础上进行修改，进而形成新工艺[1]。但随着时间的推移，会积累大量的纺纱工艺案例，如何从这些工艺案例中迅速准确定位并推荐需要的工艺就显得尤为重要。对此，本文将通过基于案例推理(CBR)的技术构建毛纺工艺推荐模型，从而从案例库中快速锁定所需工艺。

1 毛纺工艺推荐模型的构建

1.1 模型构建思路

在毛纺工艺设计过程中，工艺设计人员通常利用历史已有的案例来进行新的纺纱工艺设计，其实质上是一种知识继承与重用的过程，而CBR就是可以实现该过程人工智能化的技术，可以采用这种技术实现对历史纺纱工艺案例的快速推荐并重用。

毛纺工艺推荐模型构建思路如图1所示，主要可分为3个步骤：表述毛纺工艺案例具体内容，建立案例库；根据案例的特征属性计算案例间的综合相似度，并根据相似度高低推荐案例；在推荐的案例中选择最合适的进行修改，符合要求则作为新案例加入案例库，反之继续修改，直至符合新产品要求。……