一种基于粗集理论的变权模糊综合法人员能力评估模型

基于粗集方法的概念,建立了一种人员能力评估模型,并针对常权模糊综合评判法在对人员能力评估时可能带来的＂状态失衡＂的问题进行了研究,最后通过实例分析验证了模型的有效性。     

基于粗集理论的模糊神经网络建模方法研究

智能控制研究发展到了模糊神经网络阶段,其中5层模糊神经网络结构的物理含义清晰,而Max-Min模糊神经网络反应快,实时性强。在分析两者优缺点的基础上,提出了基于粗糙集构建模糊神经网络的方法,并通过比较3种方法对同一个事例的建模,说明了基于粗糙集方法的优点。     

基于云模型与变权灰色模糊综合评判的真空断路器状态评估

对状态评估中常权重的不足,结合评估的模糊性与灰色性,提出基于变权灰色模糊综合评判的真空断路器状态评估方法。分析真空断路器故障,确定相关特征状态指标并进行层次性划分。指标的灰色权重采用组合权重法确定常权重,使用变权公式对常权重进行优化得到模部,灰部通过专家打分确定。灰色模糊状态矩阵采用云模型确定隶属度,通过灰色模糊综合评判法对真空断路器状态进行评估。以ZN63A-12型某真空断路器为例进行分析,结果与实际状况相符,证明该方法能够评估真空断路器真实运行状态。     

一种基于多色集理论的产品拆卸模型研究

针对现有拆卸模型存在的诸多不足,提出了一种基于多色集理论的产品拆卸模型.该模型中,基于多色集理论定义了零件单元连通性的概念和可拆卸性的概念,并分别设计了连通零件单元生成算法和可拆卸性判断算法.应用连通零件单元生成算法直接生成连通的零件单元,避免了在拆卸过程规划中许多非连通单元的干扰;利用可拆卸性判断算法对生成的连通单元进行筛选,剔除其中不合理的零件单元.在此基础上,建立基于多色集理论产品拆卸模型,以零件所受累计约束数的大小规划产品的拆卸序列,并构建了多色集递阶结构图表达产品的拆卸过程及拆卸序列.     

基于云理论的装备维修保障能力评估方法研究

通过对现阶段装备维修保障能力评估研究分析,提出基于云理论的装备维修保障能力评估方法,实现了评估中定性指标和定量指标的互相转换。首先,从贴近实际,服务部队的角度构建维修保障能力评估指标体系;其次,阐述了各指标云模型评价过程;最后,采用加权云重心法构建装备维修保障能力评估综合云,实现对装备维修保障能力的评估,并通过实例进行校验。该方法对装备维修保障能力评估研究提出了一种有益的尝试。     

粗集理论中一种决策表离散化算法

连续属性的离散化问题是机器学习、数据挖掘等领域中的重要研究课题之一.提出一种基于粗糙集理论的决策表离散化算法,该算法是一种基于决策表属性重要性的算法.首先给出粗糙集理论的几个基本概念,如决策表、不可分辨关系、信息熵和条件熵等,然后对离散化问题进行介绍,给出了基于决策表属性重要性的粗糙集连续属性离散化算法.该算法计算简单、易于实现,并以实例加以说明.     

基于物元可拓理论变权的过山车安全评价方法

为评估过山车整体安全状况,克服传统分析法中指标权重不变的缺点,定量化过山车整体安全评价,提出一种综合变权层次分析和可拓理论进行过山车科学评价的方法。从机械结构和安全管理入手构建安全评价体系,引入均衡函数取得不同决策风格下固权和变权权重,用物元可拓理论建立过山车安全评价模型,计算级别特征变量。以某过山车为例,对过山车整改前和整改后进行安全评价,结果表明α=0.2时模型评价结论与实际检验报告结论最为契合。     

基于AHM模型与DEA方法的装备保障能力评估研究

针对装备保障能力评估难操作、难分析的问题,采用DEA方法,引入AHM属性层次模型工具,构建单独的评估体系,能较准确量化相关单位的装备保障能力,增强了评估的可操作性。     

基于AHP-多级模糊综合法的维修保障效能评估

根据装备维修保障原则,运用层次分析法和多级模糊综合评判法,建立装备使用阶段维修保障效能评估模型,对评价指标做了极性变换和模糊化处理,然后对底层因素进行专家打分,逐层往上评价,得出最后结果,通过实例验证了该模型的可行性和实用性。     

粗糙集和证据理论在磨粒识别中的应用

为了便于对磨粒进行识别，首先利用粗糙集理论对磨粒参数信息进行约简，并形成待决策问题的经验决策表。然后，利用粗糙集理论和证据理论的关系，计算待决策信息的有关证据的基本概率指派和条件概率指派。最后，按照合成规则对上述条件概率指派进行合成，并根据决策规则对磨粒进行分类。     

基于广义Rough Sets的企业模型知识化研究

业务系统能够自适应性演进是提高业务系统实施成功率,扩展业务系统应用范围、延长业务系统寿命周期的重要因素.应用知识管理理论对支持业务系统动态调整的企业模型进行知识化转化,是提高业务系统自适应性的有效途径.分析了知识化模型的建立过程,依靠基于限制模糊相似关系的广义粗糙集,给出了企业模型知识化表述方式和模糊匹配算法.     

一种基于S-粗集理论的工作车间滚动调度策略

该文研究了基于S-粗集理论的一种工作车间滚动调度策略,基于S-粗集理论的运态迁移特性和它的辅集特性,研究了它在动态环境下滚动调度中的应用。举例研究了在有调度急件加工、工件完成期改变和新加工工件到来情况下的策略。该方法被证明是行之有效的,并在应用中具有一定的智能性和灵活性。     

一种基于粗糙集和模式识别的旋转机械故障诊断方法

提出了一种基于粗糙集理论和模式识别的旋转机械故障诊断方法。该方法包括模式学习和模式匹配 2个过程 ,模式学习用粗糙集方法学习已知故障样本中的标准模式 ,即故障诊断规则 ,模式匹配把待诊断对象和标准模式进行匹配从而进行故障诊断。文中提出的学习方法考虑了样本中的重复对象和冲突对象 ,使获得的诊断规则能够覆盖所有的已知故障样本 ;在模式匹配时 ,根据条件匹配的程度、规则的置信度和诊断结论阈值获得诊断结论和结论置信度 ,从而使得到的结论更客观。最后通过实验验证了该方法的有效性。     

基于优势粗糙集的冷挤压件制造成本快速估算

以级优关系代替不可分辨关系，研究了基于优势粗糙集的决策规则获取和多准则排序问题。以冷挤压零件为研究对象，讨论了冷挤压件制造成本的几个影响准则和级优关系的确定，将排序理论应用到其制造成本的快速估算中，得到目标零件的制造成本区间，取得了较好的结果。     

基于粗糙集－集成神经网络的航空发动机磨损故障诊断方法

将粗糙集理论和神经网络相结合并应用到航空发动机磨损故障诊断中,依据属性的重要性和决策表的相容性,用自组织神经网络完成连续数据离散处理这一关键环节,采用粗糙集理论对征兆信息进行属性约简,获取征兆的主要特征,为神经网络结构简化和子神经网络的构成等奠定了基础,通过基于D-S证据理论的方法得到最终的融合结果。将该方法用于某型航空发动机的磨损故障诊断专家系统中,实验证明了该方法的有效性。     

基于粗糙集理论的液压泵故障诊断研究

针对液压泵故障诊断特性参数多、故障诊断模糊性强的特点,提出应用阶比分析方法消除与振动信号无关的噪声干扰,然后利用粗糙集理论对故障诊断决策表进行约简,获得最优决策系统,形成了液压泵故障诊断规则,有效提高了液压泵故障诊断的精度和效率。     

基于粗集理论的锻造生产系统多能耗特征分析与建模

从锻造设备、工艺调度、生产物流、环境4个方面分析锻造生产系统多能耗评价指标体系,采用粗集理论对锻造生产系统节能评价指标体系进行指标约简,约简后得到优化的锻造生产系统节能指标体系并求得各指标权重。选取9组不同批量、不同材质等的锻件在生产过程中的能耗数据进行分析,得到影响锻造生产系统多能耗的主要因素,同时对各主要因素进行权重分析,明确其在锻造加工中的耗能比重,为建立面向节能减排的锻造生产系统提供依据。     

旋转机组的基于变权重神经网络组合预测模型

面向旋转机组工作状态的趋势预测，结合组合预测模型和人工神经网络预测模型的各自优点，提出了一种变权重神经网络组合预测模型的新方法。该方法是变权重神经网络的非线性映射能力，依据各单项预测模型对预测结果的不同影响。动态确定组合预测模型的权系数。在大型旋转机组工业现场应用中，采用这种模型进行预测提高了预测精度，获得较好的预测效果。     

基于粗糙集的企业信息化水平评价方法研究

企业信息化是企业应对激烈的市场竞争的重要手段。为此对企业信息化水平评价问题进行了系统分析，建立了企业信息化水平的评价指标体系，用集成的方法进行了综合研究，即利用灰色统计的方法建立了测评矩阵，并用粗糙集理论来确定相关指标的权重，然后利用模糊方法进行综合评价，使得评价更为科学合理。