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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明提出了一种网络社区挖掘方法及其在零件加工区域识别中的应用，该方法将针对网络社区的预测问题转化为针对网络节点的预测问题，通过预测网络节点之间共同属于的社区的数量推理网络社区。本发明可广泛用于多种网络的社区挖掘任务，如社交网络社区挖掘、零件几何体网络加工区域挖掘等。
主权项：1.一种基于网络社区挖掘方法的零件加工区域识别方法，其特征在于：包括以下步骤：将零件模型表示为网络，网络的节点对应于零件模型上的面，网络的边对应于零件模型上的边，由于零件加工区域由零件模型上的面组成，因此加工区域对应于网络社区；执行所述的网络社区挖掘方法，获取网络的节点数，获取零件模型上每个面的特征，作为对应网络节点的特征；获取部分已经识别了加工区域的零件模型，并根据加工区域对应的网络社区计算所有2个网络节点的组合的社区值，并将每2个网络节点的特征与这2个网络节点的组合的社区值进行匹配，组成标签样本数据；构建机器学习模型，基于已有的标签样本数据学习每2个网络节点的特征与这2个网络节点的组合的社区值之间的映射关系；对于未识别加工区域的新零件模型，使用训练好的机器学习模型预测所有2个网络节点的组合的社区值，然后将全部或部分组合的社区值作为约束条件推理网络社区；对于网络节点v，若组合{v,v}的社区值为1，即v只属于1个网络社区，则根据该节点和其它网络节点的组合的社区值可以得到与v共同只属于1个社区的m个网络节点，设为v′1,v′2,v′3…v′m，由于v只属于1个网络社区，因此v′1,v′2,v′3…v′m都在同一个网络社区中，所以v所属的网络社区为{v,v′1,v′2,v′3…v′m}；为了继续推理其它社区，将该社区包含的约束条件从已有的约束条件中剔除，即将该网络社区中所有2个网络节点的组合的社区值减1；使用更新后的约束条件推理剩余的网络社区；重复上述过程，直至当前的约束条件无法推理出新的网络社区；将推理出的网络社区作为零件的加工区域。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种网络社区挖掘方法及其在零件加工区域识别中的应用
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