基于特征的刀具选配系统是一种利用机器学习和数据分析技术，通过对工件特征和刀具特征进行匹配，实现自动化选择*适合的刀具的系统。该系统的研究与开发涉及以下几个方面：

数据采集与处理：需要收集大量的工件和刀具相关的数据，包括工件的尺寸、材料等特征，刀具的类型、材料、刃口等特征。这些数据需要进行预处理，包括数据清洗、去噪、标准化等，以便后续的分析和建模。

特征提取与选择：根据工件和刀具的特征，需要设计合适的特征提取方法，将原始数据转化为可用于机器学习算法的特征向量。同时，需要进行特征选择，筛选出*具有代表性和区分度的特征，以提高刀具选配的准确性和效率。

建立匹配模型：基于已经提取和选择好的特征，需要建立刀具选配的匹配模型。可以使用机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，通过对已有数据进行训练，学习工件和刀具之间的关系，从而实现自动化的刀具选配。

系统开发与集成：在研究阶段完成匹配模型的开发后，需要将其集成到实际的刀具选配系统中。这涉及到软件开发、界面设计等工作，以便用户可以方便地输入工件特征，并获得*优的刀具选择结果。

验证与优化：完成系统开发后，需要对系统进行验证与优化。通过使用真实的工件数据进行测试，评估系统的准确性、稳定性和可靠性。根据测试结果，对系统进行优化和改进，以提高刀具选配的效果和用户体验。

总的来说，基于特征的刀具选配系统的研究与开发需要综合运用数据采集与处理、特征提取与选择、机器学习算法、系统开发与集成等技术和方法。通过研究和开发这样的系统，可以提高刀具选配的准确性和效率，降低人工选择刀具的工作量，提高加工效率和质量。