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1.1 CAPP的发展概况1

1.2 CAPP系统的设计方法2

1.2.1 CAPP系统的设计理论2

1.2.2 CAPP系统的开发模式3

1.3 CAPP的系统结构3

1.3.1 零件信息模型3

1.3.2 工艺约束模型4

1.3.3 制造环境模型5

1.4 CAPP的基本技术6

1.4.1 零件信息的描述与输入6

1.3.4 工艺规程模型6

1.4.2 工艺知识的获取、表达与运用8

1.4.3 工艺知识库的组成与管理8

1.4.4 工艺决策技术9

1.5 CAPP的智能技术10

1.6 CAPP的发展趋势12

2.1 专家系统基本结构15

2.2 知识处理的基本问题16

2.2.1 知识及其分类16

2.2.2 知识处理三要素18

2.5.3 领域专家的知识处理特点18

2.3.1 知识的获取19

2.3 知识库19

2.3.2 知识的表达22

2.3.3 知识库的组织与管理27

2.4 推理机29

2.4.1 推理方法29

2.4.2 控制策略32

2.4.3 冲突消解策略34

2.4.4 解释机制34

2.5 CAPP中的专家系统技术35

2.5.1 机械加工工艺设计过程35

2.5.2 ES- CAPP系统总体结构36

2.5.3 面向对象基于特征的零件信息模型37

2.5.4 工艺知识库设计44

2.5.5 推理机设计50

3.1 模糊理论基础56

3.1.1 模糊集合与隶属函数56

3.1.2 模糊矩阵与模糊关系62

3.1.3 模糊集合的基本定理65

3.1.4 广义模糊集69

3.2 模糊模式识别77

3.2.1 模式识别概念77

3.2.2 模糊模式识别方法78

3.2.3 模糊聚类分析83

3.3 模糊决策分析88

3.3.1 模糊一致关系与模糊一致矩阵88

3.3.2 单级模糊综合评判89

3.3.3 多级模糊综合评判95

3.3.4 CAPP中的模糊综合评判96

3.4 模糊逻辑与模糊推理102

3.4.1 模糊命题与模糊谓词102

3.4.2 模糊逻辑105

3.4.3 模糊推理113

3.4.4 模糊逻辑系统结构123

3.5 CAPP中的模糊设计技术125

3.5.1 模糊专家系统125

3.5.2 模糊工艺知识表达128

3.5.3 模糊推理实现138

4.1 神经网络原理143

4.1.1 神经元的数学模型——M-P模型143

4.1.2 神经元的几何意义145

4.1.3 神经网络的拓扑结构147

4.1.4 神经网络的学习（训练）规则149

4.1.5 神经网络的基本特征与应用150

4.1.6 神经网络的实现技术151

4.2 前馈神经网络152

4.2.1 感知机152

4.2.2 BP神经网络（Back Propagation）154

4.2.3 ART神经网络159

4.3 Hopfield网络162

4.3.1 离散型Hopfield网络162

4.3.2 连续型Hopfield网络167

4.4 模糊神经网络173

4.4.1 模糊技术与神经网络技术的结合基础173

4.4.2 模糊神经元176

4.4.3 模糊神经网络模型179

4.5 CAPP中的神经网络技术182

4.5.1 基于BP网络的工艺知识表达182

4.5.2 基于ANN的工艺实例分类与索引185

4.5.3 基于模糊BP网络的加工方法链选择190

5.1 人类智能与人工智能193

5.1.1 人类智能及其特征193

5.1.2 人工智能及其特征195

5.2 CAPP人机智能综合系统构想199

5.2.1 专家系统与神经网络的智能混合系统200

5.2.2 面向人的人机智能耦合CAPP系统构想203

参考文献205