Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-24885
Titel: A heuristic driven chart-parser for attributed node labeled graph grammars and its application to feature recognition in CIM
Verfasser: Klauck, Christoph
Mauss, Jakob
Sprache: Englisch
Erscheinungsjahr: 1992
Quelle: Kaiserslautern ; Saarbrücken : DFKI, 1992
SWD-Schlagwörter: Künstliche Intelligenz
CIM
CAD
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumentart : Report (Bericht)
Kurzfassung: To integrate CA*-systems with other applications in the CIM world, one principal approach currently under development is the feature recognition process based on graph grammars. It enables any CIM component to recognize the higher-level entities - the so-called features - used in this component out of a lower-data exchange format, which might be the internal representation of a CAD system as well as some standard data exchange format. In this paper we present a 'made-to-measure' parsing algorithm for feature recognition. The heuristic driven chart based bottom up parser analyzes attributed node labeled graphs (representing workpieces) with a (feature-)specific attributed node labeled graph grammar (representing the feature definitions) yielding a high level (qualitative) description of the workpiece in terms of features.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-36425
hdl:20.500.11880/24941
http://dx.doi.org/10.22028/D291-24885
Schriftenreihe: Research report / Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz [ISSN 0946-008x]
Band: 92-43
SciDok-Publikation: 25-Jun-2011
Fakultät: Sonstige Einrichtungen
Fachrichtung: SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
Fakultät / Institution:SE - Sonstige Einrichtungen

Dateien zu dieser Ressource:
Datei Beschreibung GrößeFormat 
RR_92_43.pdf202,33 kBAdobe PDFÖffnen/Anzeigen


Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt.