本发明属于工艺资源检索技术领域，公开了一种工艺资源检索方法，接收用户发出的查询请求；根据所述查询请求利用Boyer—Moore算法和Like算法匹配到相关的工序所包含的工艺资源，得到初次检选的结果；然后利用关键字对初次检索的结果再次检索；最后利用Boyer—Moore算法或朴素算法和工步资源占有率得到的比重关系H与阈值K进行比对，并利用K排序；点击合适的工序即可返回检索结果。应用本发明可以更充分地检索出满足检索条件的工艺资源，从而更好地满足工艺资源的检索需求。
1.一种工艺资源检索方法，其特征在于，所述工艺资源检索方法包括以下步骤：步骤一，接受用户发出的查询请求；
步骤四，利用用户发送的请求对二次检索计算其比重关系H；
步骤五，利用H与阈值K的大小关系进行第三次检索，然后再排序，最后返回检索结果；
1)接收用户发出的查询请求，得到零部件名称和关键词，通过对特殊字符串％的循环检测，得知零部件名称是否是一个具体的名称，如果是模糊词汇则采用SQL的like模糊算法进行检索相关的工序；若是具体词汇，则采用Boyer—Moore算法进行快速匹配，所述Boyer—Moore算法进行快速匹配过程为：模式后移位数等于不匹配字符在字符匹配中失配的位置减去不匹配字符在字符匹配中最后一次出现的位置；
2)利用模糊处理或者Boyer—Moore算法在工序数据库中进行第一次检索筛选，得到相关的工序结果集G1{g1,g2,g3…}；每个工序里都储存着与这个工序相关的工艺资源，每个工艺资源都具有自己的标签，利用关键词与工序的标签进行匹配，对这些工序进行二次筛选，得到更进一步的工序结果集G2{g1,g2,g3…}；
3)提取第二次筛选工艺结果集的内容，提取的具体内容为每道工序的名称；每道工序的名称是通过提取工序的具体内容特征与相关加工的零部件所组成；
4)利用两种算法对第二次筛选工艺结果集的内容进行两个方面的计算，第一个方面是计算模糊词在工序名称中所占的比重Q1；利用Boyer—Moore算法与朴素算法的组合；
采用Boyer—Moore算法的计算方式，在每次的匹配到相同的零部件名称时，计数器进行计数，直到工序的字符串循环结束，算出输入零部件的重复次数n；
利用模糊算法得到的工艺结果集并采用朴素算法的计算方式来对数据库中的比对字符串对比，每个字符串都从第一个字符开始和比对字符串对比，直到不相同时记下相同的字符数K1；然后从比对字符的第二个字符开始逐个字符串进行比对，直到比对字符串的最后一个，找出最大值K；同时对K值计数，算出重复次数n；
其中一道工序总共含有零部件个数为N，则得到比重的公式为：
其中第二个方面是对关键词在每道工序的内容中所占的比重Q2；进一步的每道工序里面的工步可能具有不止一种工艺资源，因此每道工步的工艺资源所占的权重也不同；
只有一个关键字的工步数为i，权重为α；包含多个关键字的工步数为j，设每个工步所包含关键字数量的集合为{n1，n2，n3…}，每个工步的权重为β；设总的权重值为1，得到公式：其中，总的工艺资源在其中的一个工序中所占的权重为Q2，设只有一个关键字的工步且包含输入的关键字工步数量为x，设含有多个关键词的工步且包含输入的关键字的工步数量为y，得到权重公式：其中工序中所用的工艺资源越多，相对的工步占的权重就越多，则权重公式为：其中两个比例分别按各自的权重进行划分，Q1所占的权重为X1，Q2所占的权重为X2；其中X1与X2的和不超过1；计算得到的比重参数之和H，即公式：H＝X1*Q1+X2*Q2；
5)利用算法计算每一个工序，得到全部工序K3的集合H{h1,h2,h3…}，集合H与集合G2一一对应；
6)利用阈值进行第三次的工艺筛选，得到工艺集合G3{g1,g2,g3…}，利用阈值K对集合H进行判断，若K>h1，则不符合要求，从集合G2中删除相应的数值h1；H与集合G2一一对应，h1删除；若K
7)得到新的工艺集合G3{g1,g2,g3…}和对应的阈值集合H2{h1,h2,h3…}；集合H里的子集h1，h2和h3在程序里进行自身的数值大小排序；
8)对应的集合H2里面的子集g1,g2和g3按照对应的顺序变化；
9)利用重新排序得到的集合，得到按照集合排序的工序树状图，在软件的界面上显示；
10)选择想要的工序结果，得到与关键字相关的工艺资源。
2.如权利要求1所述的工艺资源检索方法，其特征在于，步骤二具体包括：对用户查询的请求进行模糊词的判断，获得零部件的名称和关键字；对于不是模糊词的输入，采用Boyer—Moore算法进行检索；然后对齐零部件与工序名称的第一个字符，从零部件最后一个字符开始匹配；若成功，则从倒数第二个继续匹配；若失败，则对利用工序名称失败的字符对零部件的名称进行检索，若匹配成功，则从该字符开始继续匹配，若匹配失败，则从匹配失败的下一个位置开始继续匹配；最后得出第一次匹配的结果；
对于判断输入的词汇是模糊词，采用Like算法对工序名称进行检索；采用特殊字符串里面的％代替模糊不清的内容，得出第一次匹配的结果。
3.如权利要求1所述的工艺资源检索方法，其特征在于，步骤三具体包括：根据用户发出的查询请求得到的关键字，在数据库里对第一次匹配得到的结果进行关键字的匹配；所述的关键字指的是工艺资源在实际工作中所做的动作或者是能充分描述该工艺资源特征的词汇。
4.如权利要求1所述的工艺资源检索方法，其特征在于，步骤四具体包括：对用户输入的信息充分的利用，利用零部件名称对零部件在每道工序中的重要程度做一个分析，得到比重关系Q1；利用关键字在每道工步的重要程度做一个分析，得到比重关系Q2，进过一定比例的转换相加，得到最终的比重关系H。
5.如权利要求4所述的工艺资源检索方法，其特征在于，利用零部件名称对零部件在每道工序中的重要程度做一个分析，得到比重关系Q1中，所述的重要程度指的是用户输入的零部件，在具体一个工序里面所占的比例，根据这个利弊关系可以得到比重关系Q1；
利用关键字在每道工步的重要程度做一个分析，得到比重关系Q2中，所述的重要程度指的是用户输入的关键字，在具体一个工步里面所占的比例；将一道工序里全部和关键字相关的工步比重累计相加，得到具体工序的比重。
6.如权利要求5所述的工艺资源检索方法，其特征在于，所述的一个工步里面所占的比例中，每个工步里包含的关键字数量不一致，不同工步的重要程度也有所差别；把关键字的数量放进每个工步的比重的计算里，并且设置最大上限；
所述的工步比重累计相加为计算得到的每个工步分别相加；根据归一法思想，工步比重和的最大值不能超过1，最终的比重关系H的最大值也不能超过1；对应的零部件的权重系数X1和关键字的权重系数X2之和也不能超过1。
7.如权利要求1所述的工艺资源检索方法，其特征在于，步骤五具体包括：根据所述的比重关系H，在第三次检索中，根据设置阈值K的大小，把比K值小的H给筛选排除；同时调节K值扩大筛选的范围；根据所筛选的K值的大小对工序进行排序。
8.一种实施权利要求1～7任意一项所述工艺资源检索方法的工艺资源检索系统，其特征在于，所述工艺资源检索系统包括：查询模块，用于接受用户发出的查询请求；
初次检索模块，用于利用组合算法对工艺资源进行初次的检索；
二次检索模块，用于根据关键字对检索得到的工艺资源二次检索；
比重关系计算模块，用于利用用户发送的请求对二次检索计算其比重关系H；
第三次检索模块，用于利用H与阈值K的大小关系进行第三次检索，然后再排序，最后返回检索结果。
9.一种实施权利要求1～7任意一项所述工艺资源检索方法的工艺资源检索终端。
一种工艺资源检索方法
技术领域
[0001] 本发明属于工艺资源检索技术领域，尤其涉及一种工艺资源检索方法，具体涉及一种零部件加工通用的工艺资源的检索方法。
背景技术
[0002] 目前，最接近的现有技术：
[0003] 国家的工业水平不断增强，对工厂的制造要求也有了的提高。计算机技术近年的高速发展给工业带来了极大的便利，可以帮助工厂处理很多事务。工艺资源是工厂的一个重要组成部分，同时工艺资源可以分为不同的品种，不同的品种又分为各种型号，不同的型号对应不同的功能，所以说工艺资源不仅型号繁杂而且品种繁多。如何在海量工艺资源中合理高效的检索相关的工具是制造更好质量产品的前提。
[0004] 当前对工艺资源的检索比较少，利用关键字对工艺资源的检索就更加少见，大多都集中在对多媒体资源的检索方面运用。以前机械加工人员查找匹配相应的工艺资源只是通过人为的检索方式，在统计好的工艺资源文本清单查找或者是根据多年的经验自己决定；现在操作人员对机械产品加工所用到的工艺资源现有检选方式一般是通过电脑，依照人工经验直接输入工艺资源的名称去查找相应的工艺资源。这些做法都不是结合实际的加工情况获得想要的工艺资源，检索的方法目的性更弱，而且很有可能记不清名称，导致查找失败。
[0005] 综上所述，现有技术存在的问题是：
[0006] (1)现在工艺资源人工检选方式检索的方法目的性弱，而且很有可能记不清名称，导致查找失败。
[0007] (2)现有的工艺资源检索方法对于没有经验的人来说，并不能很好的检索到符合现实加工环境的工艺资源。
[0008] (3)现有的工艺资源检索方法不能突出在实际加工中，所用的工艺资源在某个产品的一道工序或者一条加工线的重要性，不能依照这个重要性检索。
[0009] 解决上述技术问题的难度：对产品的加工工艺与工艺资源联系一起，做成一个便于查找的系统。
[0010] 解决上述技术问题的意义：
[0011] (1)可以查找出更适合实际加工的工艺资源。
[0012] (2)帮助没有加工经验的人检索工艺资源。
[0013] (3)可以在记不清名称的情况下进行检索，提高检索的简便性。
发明内容
[0014] 针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种工艺资源检索方法。本发明可以更充分地检索出满足检索条件的工艺资源，从而更好地满足工艺资源的检索需求。
[0015] 本发明是这样实现的，一种工艺资源检索方法，所述工艺资源检索方法包括以下步骤：
[0016] 步骤一，接受用户发出的查询请求。
[0017] 步骤二，利用组合算法对工艺资源进行初次的检索。
[0018] 步骤三，根据关键字对检索得到的工艺资源二次检索。
[0019] 步骤四，利用用户发送的请求对二次检索计算其比重关系H。
[0020] 步骤五，利用H与阈值K的大小关系进行第三次检索，然后再排序，最后返回检索结果。
[0021] 进一步，步骤二进一步包括：
[0022] 对用户查询的请求进行模糊词的判断，获得零部件的名称和关键字。对于不是模糊词的输入，采用Boyer—Moore算法进行检索。然后对齐零部件与工序名称的第一个字符，从零部件最后一个字符开始匹配。若成功，则从倒数第二个继续匹配。若失败，则对利用工序名称失败的字符对零部件的名称进行检索，若匹配成功，则从该字符开始继续匹配，若匹配失败，则从匹配失败的下一个位置开始继续匹配。最后得出第一次匹配的结果。
[0023] 对于判断输入的词汇是模糊词，采用Like算法对工序名称进行检索。采用特殊字符串里面的％代替模糊不清的内容，得出第一次匹配的结果。
[0024] 进一步，步骤三进一步包括：
[0025] 根据用户发出的查询请求得到的关键字，在数据库里对第一次匹配得到的结果进行关键字的匹配。所述的关键字指的是工艺资源在实际工作中所做的动作或者是能充分描述该工艺资源特征的词汇。
[0026] 进一步，步骤四进一步包括：
[0027] 对用户输入的信息充分的利用，利用零部件名称对零部件在每道工序中的重要程度做一个分析，得到比重关系Q1。利用关键字在每道工步的重要程度做一个分析，得到比重关系Q2，进过一定比例的转换相加，得到最终的比重关系H。
[0028] 进一步，利用零部件名称对零部件在每道工序中的重要程度做一个分析，得到比重关系Q1中，所述的重要程度指的是用户输入的零部件，在具体一个工序里面所占的比例，根据这个利弊关系可以得到比重关系Q1。
[0029] 利用关键字在每道工步的重要程度做一个分析，得到比重关系Q2中，所述的重要程度指的是用户输入的关键字，在具体一个工步里面所占的比例。将一道工序里全部和关键字相关的工步比重累计相加，得到具体工序的比重。
[0030] 进一步，所述的一个工步里面所占的比例中，每个工步里包含的关键字数量不一致，不同工步的重要程度也有所差别。把关键字的数量放进每个工步的比重的计算里，并且设置最大上限。
[0031] 所述的工步比重累计相加为计算得到的每个工步分别相加。根据归一法思想，工步比重和的最大值不能超过1，最终的比重关系H的最大值也不能超过1。对应的零部件的权重系数X1和关键字的权重系数X2之和也不能超过1。
[0032] 进一步，步骤五进一步包括：根据所述的比重关系H，在第三次检索中，根据设置阈值K的大小，把比K值小的H给筛选排除。同时调节K值扩大筛选的范围。根据所筛选的K值的大小对工序进行排序。
[0033] 进一步，所述工艺资源检索方法进一步包括：
[0034] 1)接收用户发出的查询请求，得到零部件名称和关键词，通过对特殊字符串％的循环检测，得知零部件名称是否是一个具体的名称，如果是模糊词汇则采用SQL的“like”模糊算法进行检索相关的工序。若是具体词汇，则采用Boyer—Moore算法进行快速匹配，所述Boyer—Moore算法进行快速匹配过程为：模式后移位数＝不匹配字符在字符匹配中失配的位置—不匹配字符在字符匹配中最后一次出现的位置。
[0035] 2)利用模糊处理或者Boyer—Moore算法在工序数据库中进行第一次检索筛选，得到相关的工序结果集G1{g1,g2,g3…}。每个工序里都储存着与这个工序相关的工艺资源，每个工艺资源都具有自己的标签，利用关键词与工序的标签进行匹配，对这些工序进行二次筛选，得到更进一步的工序结果集G2{g1,g2,g3…}。
[0036] 3)提取第二次筛选工艺结果集的内容，提取的具体内容为每道工序的名称。每道工序的名称是通过提取工序的具体内容特征与相关加工的零部件所组成。
[0037] 4)利用两种算法对第二次筛选工艺结果集的内容进行两个方面的计算，第一个方面是计算模糊词在工序名称中所占的比重Q1。利用Boyer—Moore算法与朴素算法的组合。
[0038] 不是利用模糊算法得到的工艺结果集，利用的是Boyer—Moore算法的计算方式。在每次的匹配到相同的零部件名称时，都有一个计数器进行计数，直到工序的字符串循环结束，算出输入零部件的重复次数n。
[0039] 利用模糊算法得到的工艺结果集，利用的是朴素算法的计算方式。和数据库中的比对字符串对比，每个字符串都从第一个字符开始和比对字符串对比，直到不相同时记下相同的字符数K1。然后从比对字符的第二个字符开始逐个字符串进行比对，直到比对字符串的最后一个，利用这样的算法找出最大值K。同时对K值计数，算出重复次数n。
[0040] 其中一道工序总共含有零部件个数为N，则得到比重的公式为：
[0041]
[0042] 其中第二个方面是对关键词在每道工序的内容中所占的比重Q2。进一步的每道工序里面的工步可能具有不止一种工艺资源，因此每道工步的工艺资源所占的权重也不同。
[0043] 只有一个关键字的工步数为i，权重为α。包含多个关键字的工步数为j，设每个工步所包含关键字数量的集合为{n1，n2，n3…}，每个工步的权重为β。设总的权重值为1，得到公式：
[0044]
[0045] 其中，总的工艺资源在其中的一个工序中所占的权重为Q2，设只有一个关键字的工步且包含输入的关键字工步数量为x，设含有多个关键词的工步且包含输入的关键字的工步数量为y，得到权重公式：
[0046]
[0047] 其中工序中所用的工艺资源越多，相对的工步占的权重就越多，则权重公式为：
[0048]
[0049] 其中两个比例分别按各自的权重进行划分，Q1所占的权重为X1，Q2所占的权重为X2。其中X1与X2的和不超过1。计算得到的比重参数之和H，即公式：
[0050] H＝X1*Q1+X2*Q2。
[0051] 同样Q的值也不会超过1。
[0052] 5)利用算法计算每一个工序，得到全部工序K3的集合H{h1,h2,h3…}，集合H与集合G2一一对应。
[0053] 6)利用阈值进行第三次的工艺筛选，得到工艺集合G3{g1,g2,g3…}，利用阈值K对集合H进行判断，若K>h1，则不符合要求，从集合G2中删除相应的数值h1。H与集合G2一一对应，所以h1也同样删除。若K
[0054] 7)得到新的工艺集合G3{g1,g2,g3…}和对应的阈值集合H2{h1,h2,h3…}。集合H里的子集h1，h2和h3等在程序里进行自身的数值大小排序。
[0055] 8)对应的集合H2里面的子集g1,g2和g3按照对应的顺序变化。
[0056] 9)利用重新排序得到的集合，得到按照集合排序的工序树状图，在软件的界面上显示。
[0057] 10)选择想要的工序结果，得到与关键字相关的工艺资源。
[0058] 本发明的另一目的在于提供一种实施所述工艺资源检索方法的工艺资源检索系统，所述工艺资源检索系统包括：
[0059] 查询模块，用于接受用户发出的查询请求。
[0060] 初次检索模块，用于利用组合算法对工艺资源进行初次的检索。
[0061] 二次检索模块，用于根据关键字对检索得到的工艺资源二次检索。
[0062] 比重关系计算模块，用于利用用户发送的请求对二次检索计算其比重关系H。
[0063] 第三次检索模块，用于利用H与阈值K的大小关系进行第三次检索，然后再排序，最后返回检索结果。
[0064] 本发明的另一目的在于提供一种实施所述工艺资源检索方法的工艺资源检索终端。
[0065] 综上所述，本发明的优点及积极效果为：
[0066] (1)通过模糊检索和准确检索这两种检索方式的配合，可以使检索的成功率更高。
[0067] (2)在检索中加入具体工艺经验所使用的工艺资源这一因素，即检索的结果与具体实际因素的结合，提高检索结果的实用性。
[0068] (3)Boyer—Moore算法和朴素算法不同场景的使用，提高检索的效率和准确性。
[0069] 在已有的工艺资源数据库中，对工艺资源进行检索，表1是直接检索方法与本发明检索方法匹配工艺资源数对比结果。
[0070] 表1直接检索方法与本发明检索方法匹配工艺资源数对比单位:个
[0071] 直接检索方法 本发明检索方法
能对车身进行点焊的机器人 10 8
承重1吨的起重吊具 5 2
螺栓M10自动拧紧工具 1 1
[0072] 本发明提供的工艺资源检索方法，接收用户发出的查询请求。根据所述查询请求利用Boyer—Moore算法和Like算法匹配到相关的工序所包含的工艺资源，得到初次检选的结果。然后利用关键字对初次检索的结果再次检索。最后利用Boyer—Moore算法或朴素算法和工步资源占有率得到的比重关系H与阈值K进行比对，并利用K排序。点击合适的工序即可返回检索结果。应用本发明可以更充分地检索出满足检索条件的工艺资源，从而更好地满足工艺资源的检索需求。
附图说明
[0073] 图1是本发明实施例提供的工艺资源检索方法流程图。
[0074] 图2是本发明实施例提供的工艺资源的检索方法原理图。
[0075] 图3是本发明实施例提供的工艺资源检索系统图。
[0076] 图中：1、查询模块；2、初次检索模块；3、二次检索模块；4、比重关系计算模块；5、第三次检索模块。
具体实施方式
[0077] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0078] 现在工艺资源人工检选方式检索的方法目的性弱，而且很有可能记不清名称，导致查找失败。
[0079] 针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种工艺资源检索方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。
[0080] 如图1所示，本发明实施例提供的工艺资源检索方法包括：
[0081] 步骤一，接受用户发出的查询请求。
[0082] 步骤二，利用组合算法对工艺资源进行初次的检索。
[0083] 步骤三，根据关键字对检索得到的工艺资源二次检索。
[0084] 步骤四，利用用户发送的请求对二次检索计算其比重关系H。
[0085] 步骤五，利用H与阈值K的大小关系进行第三次检索，然后再排序，最后返回检索结果。
[0086] 在本发明实施例中，首先得到用户输入的字符串，既用户输入的零部件名称和关键字。考虑到其中输入的零部件名称有的时候比较复杂或者表述不清楚，在这种情况下，在零部件上用“％”表示。所用的“％”只是表示该字符串组模糊，并不表示其他具体意义。所述的零部件名称指的就是要所要加工的零部件名称比如：齿轮，车架，支架等。所述的关键字表示所要加工的一些动作或者一些其他特有名词，比如拧紧螺母的“拧”，车外圆的“车”等。
[0087] 其中在数据库中每道加工工序的命名都是按照名词加上其他的要素所组成，这么做是为了更高效的检索出每道工序所涉及的工艺资源，同时这样命名也比较简短明了，运用具体实际中的工序检索工艺资源又更贴合实际的加工需求，减少一些后期工艺规划的工作量。
[0088] 根据上述步骤得到的零部件字符串可以判断是进行模糊检索还是利用Boyer—Moore算法检索。
[0089] 其中所述的模糊检索采用的是SQL语句中“like”，在这个功能中，不同的字符表示不同的查询范围，为了缩小查找的范围，采用的是“％”表示补全的内容。“％”所放置的位置是由用户自己决定的。
[0090] 其中所述的Boyer—Moore算法是利用零部件的名称与工序名称进行比对，找出符合条件的工序。
[0091] 具体的比对方法是先对齐零部件名和工序名称的首个字符，比如零部件名称“ABC”与工序名称“ABDABCA”对齐第一个字符“A”，然后从零部件的“C”与相同位置的工序名称D对齐，工序名称的“D”与零部件的“C”不匹配，此时检索“D”是否在零部件名称里有相同的字符。若存在，则对齐零部件和工序名称里的该字符，继续从尾部比对。若不存在，则直接从不符合字符“D”的下一位字符“A”开始对齐，继续从尾部比对。
[0092] 零部件检索后则得到初次的工艺资源结果集，每个工艺资源都和工序对应。其中每个工艺资源都具有关键字描述它在实际加工中的用途，关键字是一个极其简短的但可以充分表述工艺资源主要用途的一个字或者一个词汇，例如扳手用“拧”来描述它主要的作用是用来拧紧螺母。用上述步骤得到的关键字对剩下的工艺资源进行第二次的匹配，得到更加详细具体的工艺资源结果集和对应的工序结果集。
[0093] 在本发明实施例中，利用第二次匹配的工序结果集，在数据库中自动可以检索每道工序对应的加工零部件和具体的每个操作工步，计算出用户输入结果在每道工序的重要程度，通过设置的阈值进而可以进一步的检索。
[0094] 查找工序所加工的零部件是为了计算每道工序涉及的零部件，同时也用来计算用户查询零部件在对应工序所占的比重。对于上述使用模糊算法下得到的第二次工艺结果集采用朴素算法进行计算。朴素算法的核心思想就是一个个字符串的对比。考虑到对于模糊的字符串所涉及的内容不一定能全部与工序名称匹配，所以采用逐个字符串比对的朴素算法。零部件如“ACD”的第一个字符“A”与工序如“BABCDEAFCD”的字符“A”匹配成功后，零部件的第二个字符“C”从第一个字符成功匹配位置的后一个位置既工序的“B”开始进行匹配，直到匹配到“C”，若“C”不存在，则零部件的下一个字符“D”从工序的“B”开始匹配。依次类推，直到第一个字符第一次匹配成功后的其余的字符也匹配完成，此时记下最大的匹配字符数“ACD”和最大字符数重复的次数。此时再计算最大字符数重复的次数与一道工序零部件的总数的比例即使比重Q1。
[0095] 对于上述采用Boyer—Moore算法检索，在算法计算的时候增加一个计数器。零部件如“ABC”在工序名如“ABCDABC”中检索匹配时，记下每道工序里“ABC”出现的次数，此时再计算零部件出现的次数与一道工序零部件的总数的比例即使比重Q1。
[0096] 其中一道工序的每个工步在数据库中存放有具体操作所用的工艺资源，这些工步与具体的工艺资源都来源于工厂加工的实例，或者来源于工艺人员的多年经验，有的则来源于根据加工规则推理出来的工步和资源，具有很大的现实意义，所以总的权重在第三次检索中占有更高。
[0097] 进一步的不同的工步包含的工艺资源不一样，而工艺资源和关键字是一一对应的关系，只要检索关键字在工步出现的频率即可求出比重。比如一道工序包括ABCD四种工步，A工步需要a、b两种工艺资源配合完成，形成集合A{a，b}，B{b}，C{e}，D{d，f，g}，B和C的关键字相同，因此b和e的权重相同为α。对于含有多个工艺资源的工步，每个工步的权重都和自身含有的关键字有关，因此A的权重为β1，D的权重为β2，并且2α+β1+β2＝1。
[0098] 由上述步骤可以得到关键字b的比重为α+β1。考虑到每道工步的工艺关键字和该工步的重要性有关，因此关键字越多的工步所占的比例就越大，因此结合工艺资源数量来决定每道工步所占的比例，同时考虑到为了限制该道工步所占的比例不能过大，设置占有多个关键字的工步不大于1.5倍的单个关键字工步的比例，既η≤1.5。由公式(4)可得β1＝1.2α，β2＝1.3α带入公式(2)可以得出 带入公式(3)可以得出关键字b在这道工序的比重是
[0099] 根据上述步骤得到的Q1和Q2，通过调节权重系数X1和X2的大小可以改变输入零部件和关键字的重要性。其中X1指的是零部件的权重系数，X2指的是关键字的权重系数，考虑到算法的问题和工艺资源的关键字重要性更高，可以设置X1
[0100] 在本发明实施例中，计算出每道工序的比重参数之和H后，利用阈值可以对每道工序进行第三次的筛选，考虑到之前使用模糊算法得到的工序集合比较多，因此在模糊检索时，可以把阈值K设置的较大。其中通过调节K值的大小，可以调节查询的范围，通过调节，可以让匹配的范围更接近查找的工艺资源。
[0101] 根据上述步骤得到第三次筛选的结果，利用结果H值的大小进行排序。若觉得范围太小，可以调节阈值K来扩大搜索范围，然后用户根据自己的需要选择符合自己心里预期的工序。选择工序后，从数据库中就会把符合上述步骤的工艺资源调取展现给用户。此时用户选择工艺资源，数据库中的工艺资源表就会调用显示。
[0102] 下面结合具体实施例对本发明作进一步描述。
[0103] 实施例
[0104] 本发明实施例提供的工艺资源检索方法包括：
[0105] 1)接收用户发出的查询请求，得到零部件名称：车门和关键词：吊。
[0106] 通过对特殊字符串“％”的循环检测，可以得知零部件名称是一个具体的名称，采用Boyer—Moore算法进行快速匹配。
[0107] 2)利用模糊处理或者Boyer—Moore算法在工序数据库中进行第一次检索筛选，得到相关的工序结果集G1{g1,g2,g3…}。其中g1表示工序左右前车门总成上线，g2表示工序左右前车门总成喷码，g3表示工序左右后车门总成下线等。
[0108] 每个工序里都储存着与这个工序相关的工艺资源，每个工艺资源都具有自己的标签，比如工序左右前车门总成上线的标签(压，吊，定位，扫码，运输)，工序左右前车门总成喷码的标签(喷，运输)，工序左右后车门总成下线的标签(吊，打印，扫码，运输)等。利用关键词“吊”与工序的标签进行匹配，对这些工序进行二次筛选，得到更进一步的工序结果集G2{g1,g2,g3…}。其中g1表示工序左右前车门总成上线，g2表示工序左右前车门总成下线，g3表示工序左右后车门总成下线等。
[0109] 3)利用Boyer—Moore算法与朴素算法的组合对第二次筛选工艺结果集的内容进行两个方面的计算。例如g1表示工序左右前车门总成上线，“车门”出现次数n＝1。g2表示工序左右前车门总成下线，“车门”出现次数n＝1。g3表示工序左右后车门总成下线，“车门”出现次数n＝1。
[0110] 其中g2总共含有零部件个数为1，则得到比重Q1＝1。
[0111] 第二个方面是对关键词在每道工序的内容中所占的比重Q2。如表2左右前车门总成下线工艺表。其中只有一个关键字的工步数i＝3，权重α＝0.232。包含多个关键字的工步数j＝2，g2每个工步所包含关键字数量的集合为{1，3，1，1}，每个工步的权重为β＝1.3α。
[0112] 表2左右前车门总成下线工艺表
[0113]
[0114] 其中，总的工艺资源在其中的一个工序中所占的权重为Q2，设只有一个关键字的工步且包含输入的关键字工步数量为x＝1，设含有多个关键词的工步且包含输入的关键字的工步数量为y＝0。
[0115] 其中两个比例分别按各自的权重进行划分，Q1所占的权重X1＝0.6，Q2所占的权重X2＝0.4。计算得到的比重参数之和H＝0.762。
[0116] 4)利用算法计算每一个工序，得到全部工序K3的集合H{0.831,0.762,0.693…}。
[0117] 5)设阈值K＝0.75，得到新的工艺集合G3{g1,g2}和对应的阈值集合H2{0.831,0.762}。
[0118] 6)选择g2，可以得到入厂编码为QCM—11225-052倒挂式助力机械手的具体工艺属性和参数。
[0119] 作为本发明优选实施例，为了保证工艺资源信息的有效性和信息的标准规范性，利用统一同一种类的工艺资源单位保证同一种类加工工艺资源的可对比性。尽可能的引用国家术语对工艺资源进行定义。根据工艺资源在实际作业中的功能，对技术参数表的属性进行筛选，得到有意义的属性。
[0120] 如图2所示，本发明实施例提供的工艺资源的检索方法原理图。
[0121] 如图3所示，本发明提供一种工艺资源检索系统包括：
[0122] 查询模块1，用于接受用户发出的查询请求。
[0123] 初次检索模块2，用于利用组合算法对工艺资源进行初次的检索。
[0124] 二次检索模块3，用于根据关键字对检索得到的工艺资源二次检索。
[0125] 比重关系计算模块4，用于利用用户发送的请求对二次检索计算其比重关系H。
[0126] 第三次检索模块5，用于利用H与阈值K的大小关系进行第三次检索，然后再排序，最后返回检索结果。
[0127] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
