以高维输入神经网络作为生产线产品质量模型

探索用高维输入的神经网络对复杂工业生产过程的建模方法。针对网络输入变量维数较高的特点,提出一种ＢＰ网络各权重独立训练的分散训练方法。该方法用附加大惯性项来协调各个权重的优化训练,运用非线性优化方法调节步长。与用普通的ＢＰ训练方法相比,用该方法训练高维输入的ＢＰ网络具有较快的收敛速度和较高的模型精度,较好地解决了实际生产过程的产品质量模型问题。     

基于数据驱动技术和工艺机理模型的PTA生产过程软测量建模方法

PTA生产过程物耗指标和质量指标实时准确的监控,是PTA生产企业降低生产成本、提高市场竞争力的重要途径.现存的PTA工艺机理模型无法实时有效地对PTA生产过程进行监控,本文提出了1种基于数据驱动技术和工艺机理模型的软测量建模方法,通过采用主元分析和模糊C均值聚类(PCA-FcM)算法将PTA历史工况进行分类,建立BP神经网络和偏最小二乘(PLS)的组合多工况模型,对PTA生产过程的物耗指标和质量指标进行预测.以某化工厂的投运效果分析,该方案有效地对PTA重要指标作了实时准确的预测,其中质量指标4CBA的相对误差控制在3%左右,有效地帮助现场操作人员将生产装置稳定运行在较优工况点.     

基于改进小波神经网络轧钢产品质量建模

针对某轧钢厂的热连轧产品质量生产过程,提出了基于小波与改进的BP神经网络相结合的产品质量建模方法,该方法先用小波函数对轧钢生产过程样本数据进行预处理,经归一化处理后输入给改进的BP神经网络进行训练和校验.仿真实例表明所建质量模型能够以很高的精度逼近校验数据,同时表明所提方法具有较好的有效性.     

铸锻企业生产产质量控制系统的开发

在铸锻企业的生产过程中,对产品质量的管理和控制是企业生产的讨论了产品质量信息管理系统的结构功能以及部分关键质量控制环节功能的设计,分析了该系统如何把多目标规划的层次分析法、数理统计分析及神经网络模型算法相结合,实现产品关键质量指标的选取、质量生产标准的建立和产品质量特征值的合理预测,从而有效提高质量控制的准确性和可靠性,为产品质量的检验、预测、分析提供科学的根据.     

工业软测量模型结构与输入变量选择的研究

针对过程工业中难以直接测量的变量建立其软测量模型,对于实现关键指标的在线监测和实时控制具有十分重要的意义.变量的选择直接关系到神经网络软测量模型的预测性能,针对现有输入变量和网络结构选择方法在工业应用中的不足,提出了一种基于敏感度分析的方法来确定网络输入变量集和前馈神经网络隐含层节点个数,并建立了高密度聚乙烯(HDPE...     

高炉铁水质量均方根误差概率加权集成学习建模

高炉炼铁是一个物理化学反应复杂、多相多场耦合的大滞后、非线性动态密闭系统,其关键质量指标―铁水温度、Si含量、P含量、S含量难以直接在线检测,且离线化验过程滞后严重.针对这一实际工程难题,本文提出一种基于均方根误差概率加权集成学习建模算法,用于高炉多元铁水质量的预测建模.首先,为了提高建模数据质量,对高炉原始数据进行时间粒度的统一、数据归一化等数据预处理操作;为了提高建模效率和降低计算复杂度,采用灰色关联分析法提取与多元铁水质量指标关联度最强的关键变量作为建模输入变量.然后,为了提高建模的精度,提出一种均方根误差概率加权集成随机权神经网络(RVFLNs)算法.该算法采用具有快速建模速度的RVFLNs为子模型,使用核密度估计方法估计出子模型的均方根误差概率密度函数曲线,进而求出每个子模型的均方根误差概率并作为自身权重进行加权求和,得到最终的均方根误差加权集成RVFLNs模型.最后,数值仿真验证和工业试验表明:所提算法能够根据实时输入数据的变化对多元铁水质量进行快速准确的预测.     

铸锻企业生产产质量控制系统的开发

在铸锻企业的生产过程中,对产品质量的管理和控制是企业生产的关键环节之一。为了实现产品生产质量管理,讨论了产品质量信息管理系统的结构功能以及部分关键质量控制环节功能的设计,分析了该系统如何把多目标规划的层次分析法、数理统计分析及神经网络模型算法相结合,实现产品关键质量指标的选取、质量生产标准的建立和产品质量特征值的合理预测,从而有效提高质量控制的准确性和可靠性,为产品质量的检验、预测、分析提供科学的根据。     

铸锻企业生产质量控制系统的开发

在铸锻企业的生产过程中,对产品质量的管理和控制是企业生产的关键环节之一。为了实现产品生产质量管理,讨论了产品质量信息管理系统的结构功能以及部分关键质量控制环节功能的设计,分析了该系统如何把多目标规划的层次分析法、数理统计分析及神经网络模型算法相结合,实现产品关键质量指标的选取、质量生产标准的建立和产品质量特征值的合理预测,从而有效提高质量控制的准确性和可靠性,为产品质量的检验、预测、分析提供科学的根据。     

基于神经网络和灰色模型的非线性预估

以某己内酰胺厂磷酸羟胺(HPO)的制备的现场数据为基础,利用贝叶斯正则化神经网络和灰色模型建立了磷酸羟胺中的H+浓度的预测模型;比较了神经网络和灰色模型的差异,并把两者结合起来,建立模型进行预测。最后验证了用神经网络和灰色模型相结合建立起来的磷酸羟胺模型可以迅速有效的预测信息,从而为实现质量指标的实时预估和获取专家系统知识奠定了基础。     

神经网络模型的透明化及输入变量约简

由于神经网络很容易实现从输入空间到输出空间的非线性映射,因此,神经网络应用者往往未考虑输入变量和输出变量之间的相关性,直接用神经网络来实现输入变量与输出变量之间的黑箱建模,致使模型中常存在冗余变量,并造成模型可靠性和鲁棒性差。提出一种透明化神经网络黑箱特性的方法,并用它剔除模型中的冗余变量。该方法首先利用神经网络释义图可视化网络;再利用连接权法计算神经网络输入变量的相对贡献率,判断其对输出变量的重要性;最后利用改进的随机化测验对连接权和输入变量贡献率进行显著性检验,修剪模型,并以综合贡献度和相对贡献率均不显著的输入变量的交集为依据,剔除冗余变量,实现NN模型透明化及变量选择。实验结果表明,该方法增加了模型的透明度,选择出了最佳输入变量,剔除了冗余输入变量,提高了模型的可靠性和鲁棒性。因此,该研究为神经网络模型的透明化及变量约简提供了一种新的方法。     

面向领域的软件质量评价模型研究与应用

以GB/T16260质量模型为基础,提出一种面向领域的软件质量评价方法。首先,依据GB/T16260和针对领域软件质量评价的需求,建立一个通用模型;然后,在领域分析的基础上,生成反映领域特色的特性和子特性,并抽取GB-T16260质量模型中适用于目标领域的特性、子特性及属性,生成目标领域质量评价模型。最后,以该方法建立信贷领域质量评价模型并评价三款信贷软件系统,验证了该方法的可行性。     

基于工厂建模的冶金质量模型

描述一种基于工厂建模的冶金质量模型,其核心是以建模的方式创建冶金行业的物理工厂、生产工序、冶金产品等行业库。针对每种钢铁产品,以质量建模的方式关联具体的各类工艺要求,目的是既要保证产品质量稳定,又要保证产品符合标准和用户特殊要求。这种模型提升了冶金制造执行系统(MES系统)中产品规范和冶金规范的管理模式,形成了一套可供积累和扩充的行业库以及模型化的"桌面动态工厂",从而使工厂的生产过程更透明、更可控,可配置性更强,为冶金企业高效生产、提高核心竞争力提供设计思路和平台支撑。     

基于模糊回归的质量屋决策模型

基于带有对称三角形模糊系数的模糊回归及模糊规划理论，提出关联函数及自 相关函数的数学模型，并在系统考虑资源约束影响的基础上，分别建立了基于质量屋的产品 规划精确模型及模糊模型．仿真研究表明，这些模型适合于各种工程设计问题，尤其是在不 确定的、模糊的条件下，能够有效地确定关联函数及自相关函数，帮助开发人员优化顾客需 求的满意水平，在资源约束下使产品的顾客满意度最大．     

基于软件构件质量模型的度量及应用

随着软件复用实践的深入，可复用构件数量不断增加，构件库规模也不断扩大。构件的质量将影响到最终的软件质量和CBSD的推广应用，但是目前缺乏对构件质量有效的评价模型。本文基于ISO／IEC9126软件质量度量模型，提出了软件构件质量模型，及专门针对软件构件质量模型的可操作的度量方法，重点描述了构件可复用性的度量，并将该方法实际应用于上海构件库部分构件，本文提出的度量模型和方法可作为构件库管理者和构件用户在管理及使用构件时对构件进行评价参考。     

质量控制模型及运输协议投影

质量控制及投影是高速计算机网络协议研究的重点，也是学术研究、标准化活动和工业应用的热点。本文从分析新型应用通信需求和高速网络传输服务入手，提出涉及应用需求、协议机制和传输服务三个层次的质量控制模型，研究各层的功能特性和相互关系。借助新型快捷运输协议灵活的协议机制，构造合适的质量控制策略，着重研究质量模型在运输层次的投影和划分，特别是运输协议对质量映射、协商和监测的支持。     

软件质量评价体系及其实现

近年来,随着国际竞争的不断升级,“质量是软件的生命”这一口号已深入人心。软件质量评价作为软件质量保证的重要手段,已逐渐被开发商、用户所重视。世界上有许多机构开始进行质量评价的形式化手段研究,并推出了如DIN66285,ISO9126等软件质量评价标准。本文就是对这一领域的研究,主要分析了软件质量的科学评价方法,总结了得出的一些算法与心得,在国内首次提出了评价模型分级的设想,并在计算机上加以实现。     

基于模糊神经网络的大型多辊热连轧产品质量模型

本文提出了一种新模糊神经网络及其学习算法 ．将这种神经网络用作大型多辊热连轧产品质量模型,解决了高维输入数据的建模问题．经 过9千多个实测数据建模及检验,测试结果表明,85%的样本的检测值与实测值的误差满足工 程实际要求．     

协同质量管理的工作流模型与应用

质量控制和管理是企业ＣＩＭＳ应用的一个重要环节，随着企业全面质量管理的展开和ＣＩＭＳ应用的不断深入，迫切需要研制基于网络的协同式的质量管理系统。在质量管理ＰＤＣＡ循环模式的基础上，我们提出了基于ＰＤＣＡ，多Ａｇｅｎｔ的工作流模型，实现了一个能较全面地，较实际地反映企业质量管理中信息处理以及信息流向的，以协同计算方式来表达的质量信息管理系统模型（ＣＱＭＷＦ）。基于Ｌｏｔｕｓ Ｎｏｔｅｓ平台的系统研制     

A CBR-BASED DELPHI MODEL FOR QUALITY GROUP DECISIONS

The advancement of information technology together with the force of globalization has contributed to the growth of e-service industries. In this article, we propose an intelligent Delphi-based group decision making mechanism within an implemented system (iDecision). We also utilize case-based reasoning (CBR) as the major inference approach in the process. The growing practice of online collective wisdom has indicated the potential of agent-based systems via the Internet. This article provides a further contribution to the existing practices with the suggestion of synthesizing the process of Delphi method into the collective intelligence (based on the social network).     

基于QFD的软件质量保证模型

本文将ＱＦＤ应用到软件开发中，提出了一种软件的质量保证模型，并给出了应用实例。