动态系统故障诊断方法的评估

给出了故障诊断系统的性能评估指标体系的选取原则;建立了故障诊断系统性能评估的指标体系,将故障诊断系统的性能指标归结为3大类指标:检测性能指标、诊断性能指标、综合性能指标;结合故障检测滤波器方法、基于粗集模型故障诊断方法和基于粗糙神经网络故障诊断方法进行了具体的评估,评估中各指标的权重采用两两比较法进行确定,所得的综合评估结果与实际情况相符。     

基于主成分分析法和核主成分分析法的机器人全域性能综合评价

在机器人运动学和动力学性能评价中, 表示机器人运动学和动力学性能的指标众多, 全域性能指标是其中一项重要的评价指标, 而全域性能指标又包括:线速度全域性能指标、角速度全域性能指标等指标.不同指标间往往存在不同程度的相关性, 其中有些相关性非常显著, 这使它们提供的信息有可能发生重叠.引入统计学原理, 依据线性降维与非线性降维原则, 应用主成分分析法 (principal component analysis, PCA) 和核主成分分析法 (kernel principal component analysis, KPCA) 对不同尺度的PUMA560机器人的全域性能进行综合评价, 从而选择综合全域性能最优的机器人.计算结果表明:KPCA方法较PCA方法有更好的降维效果, 能够更有效地处理多个单一性指标间的非线性关系, 提供更多的综合全域性能评价信息, 可为建立机器人综合全域性能与其尺度之间的数值计算关系, 为基于综合全域性能指标最佳尺度选取的研究提供科学的参考依据.     

装备维修保障能力评估方法分析

对于装备维修保障能力综合评估问题,一个重要的基础性工作就是评估方法的研究.装备维修保障能力评估问题本质上就是一个多指标决策评估问题.首先,对系统进行综合评估,建立科学、合理的评估指标体系是非常必要的,其次还要借助于科学的评估方法.     

多指标综合评估体系在油料装备效能评估中的应用

引入多指标综合评估体系法,列出了对层次指标进行权重计算的公式,提出了质量检验的方法,建立了评估指标函数,并举例对软体油罐的效能进行评估,重点研究了多指标综合评估体系在油料装备效能评估中的应用.     

5-PSS/UPU并联机构的多目标性能参数优化

在并联机构多目标参数优化方面,针对5-PSS/UPU并联机构,提出基于空间模型技术与主成分分析法相结合的多目标性能参数优化方法. 推导出机构的位置反解、运动传递平衡方程,对单个驱动分支进行螺旋分析,给出多个全域性能指标;应用空间模型技术,研究各全域性能评价指标与机构结构参数之间的分布规律,绘制了各项全域性能图谱;应用主成分分析（PCA）法,研究各全域性能指标之间的相关性,得到综合性能评价指标函数并绘制综合性能图谱;基于综合性能图谱,选取多组结构参数并计算综合性能指标在机构工作空间下的分布规律.研究结果表明,空间模型技术结合PCA法能够综合考虑机构的各项性能,对结构参数进行优化设计,该优化方法同样适用于其他并联机构.     

速生材制高得率浆适应性的综合评估

在总结了大量速生木材制浆性能研究成果的基础上,运用现代模糊数学理论和工程建模方式建立了速生材制浆适应性的综合多指标评判体系,该评判体系对速生木材材性和主要制浆性能指标通过专家讨论确定了各个参数的贡献率,即权重,最后得出可使用的综合评估模型.经过比对,证实了所建模型的可靠性.     

高校实验室安全风险评估与监管体系构建的实践与思考

针对高校化学实验室安全风险难以量化评估的问题,采用一种基于离散Hopfield神经网络(discrete Hopfield neural network, DHNN)的化学实验室安全评估方法. 首先,利用层次分析法建立化学实验室安全状况多指标评估体系;然后,使用模糊综合评价法对评估指标进行量化,对评估指标编码;最后,使用学习率对DHNN进行优化,将该方法与传统评估方法进行对比,结果表明该方法能够实现对样本的准确评估. 将该方法应用于高校危险化学品实验室安全评估过程中,仿真实验结果表明该方法构建的指标体系合理可行且评估精度较高.

     

斜拉桥多指标证据融合的综合评估方法

针对既有公路桥梁评价标准在大跨径桥梁状态评估方面的局限性,开展了斜拉桥的综合评估方法的研究.在现行公路桥梁技术状况评定标准基础上,增加部分斜拉桥特有要素以及长期监测数据,建立了一套新的斜拉桥综合评估指标体系.考虑传统加权计算方式易掩盖子指标之间评分差异大的状况,引入可信度,建立了斜拉桥多指标证据融合的综合评估模型:底层指标的评定标准采用分段线性模式,其基本可信度由隶属度和权重决定,模糊隶属度可由岭型分布函数计算得到;上层指标的可信度由一种改进的Dempster组合规则合成.以江苏省内某大跨径斜拉桥建成10 a后的定期检查内容为例,分别用规范的方法以及改进评估方法对比分析.结果表明,改进评估方法的结论与实际工程中缺陷和维修状况更为接近,评价所属类别更合理,且可信度集合相比单个数值更能综合地表达结构状态.     

多指标综合评估体系在油料装备效能评估中的应用

引入多指标综合评估体系法，列出了对层次指标进行权重计算的公式，提出了质量检验的方法，建立了评估指标函数，并举例对软体油罐的效能进行评估，重点研究了多指标综合评估体系在油料装备效能评估中的应用。     

柴油机仿真模型的模糊综合评估

考虑到柴油机仿真模型评估过程中存在的一些模糊因素,提出了一种定量化、解析化评估柴油机仿真模型的新方法.该方法是在模糊集理论的基础上,通过构建评估指标集,确定各评估指标的评估函数和权重,建立模糊综合评估模型对柴油机仿真模型性能优劣进行评估.利用该方法对柴油机仿真模型进行模糊综合评估,其关键是模糊评估函数和各评估指标权重的确定.对某柴油机工作过程稳态仿真模型的评估计算结果表明,采用该方法对柴油机仿真模型进行评估是切实可行的.     

一种基于相关分析的多元回归数据估计方法

针对无线传感器网络中数据估计方法存在输入变量较多、估计计算复杂度较高和估计效率低等缺点,提出了基于相关分析的多元回归估计方法.对无线传感器网络监测的数据序列进行相关分析,找出与当前数据相关性较强的其他历史监测数据,采用这些历史监测数据进行多元回归建模和估计.在保证估计精度的前提下,降低估计的计算复杂度,提高无线传感器网络中缺失监测数据估计的效率.实际无线传感器网络采集数据的实验分析结果表明,该方法具有较高的估计效率和较小的估计误差,能够有效地估计无线传感器网络中缺失的传感数据,具有一定的应用价值.     

装备体系评估中的大数据问题

针对装备体系评估中面临的数据量大、数据来源广泛、数据动态变化等新的大数据问题,给出了利用大数据分析技术开展装备体系评估的设想。从大数据分析技术和装备体系评估方法2个角度,给出了基于大数据分析的装备体系评估的思路。基于大数据分析技术,开展装备体系效能评估、体系对抗评估,以及更深层次的情报处理、态势分析等应用,是装备体系评估领域的一种新方法。     

学生评教成绩公允性的计量经济分析——以山东建筑大学商学院为例

科学地评价教师的课堂教学质量可以为教学管理决策提供依据。本文利用山东建筑大学商学院学生评教数据,采用向后剔除法建立了计量分析模型,利用最小二乘法进行了参数估计,找出了影响教学评估成绩的因素,根据数据分析的结果,学生评教成绩的主要影响因素是教师的备课质量,其它因素影响很少。因此,学生评教成绩公允地反映了教师教学的绩效,这为大学教学管理提供了重要的参考。     

基于物理化学性质的葡萄酒质量的可视化评价研究

提出了一种可视化的方法评价葡萄酒质量。葡萄酒数据来自于认证阶段的物理化学分析测试,其中输入变量是11个,输出变量是葡萄酒质量,共得到1599个的红葡萄酒样本和4898个的白葡萄酒样本。结果表明该方法的效果优于传统的神经网络和支持向量机方法,并且具有可视化的优点。这对于改进酿酒品酒评价和葡萄酒生产都有重要意义,并且对根据消费者口味细分目标市场也很有帮助。     

基于聚类分析的隧道健康评价

为解决传统隧道健康评价方法中存在的主观性过强以及计算复杂、耗时等问题,将聚类分析引入到隧道工程领域,提出一种基于聚类分析的隧道健康评价方法。该聚类分析从数据挖掘角度出发,先初步遴选隧道健康评价指标并进行量化处理,再利用R型聚类分析合理地建立起隧道健康诊断指标体系,然后通过Q型聚类分析对隧道不同标段进行健康诊断,得出了隧道健康等级。工程实例验证表明:聚类分析可以更客观地反映隧道实际健康情况,将其应用于隧道健康评价,有利于推动聚类分析理论在隧道工程领域中的应用。     

电力系统优化规划可靠性分析的概率流法

本文介绍的方法是用于电力系统优化规划可靠性分析的一种新方法.该方法把各发电容量和输电容量作为随机变量,以具有概率弧容量的混合型网络流图作为系统模型,通过最大可行流和广义最小割的分析,获得某些定量指标,借此描述系统的可靠性水平;指出系统的薄弱环节,为系统优化规划提供了科学依据.由于采用了状态空间分解和蒙特卡洛模拟相结合的处理方法,计算效率显著提高,并使复杂电力系统可靠性定量计算在计算机上得以实现。     

基于主成分分析法的北京市创新型企业绩效评价

针对传统企业绩效评价指标的单一性和主观性,基于主成分分析法提出一种评价方法,尽可能全面客观地评价北京市创新型企业绩效。根据北京市创新型企业中31家内地上市公司2008年和2009年的财务数据,采用主成分分析法构建绩效评价模型,并利用该模型计算出31家创新型企业的绩效得分。该研究方法可为企业绩效评价提供一条新的思路,研究结果可供投资决策者参考。     

数据挖掘在员工考评管理信息系统中的应用

针对企业员工综合考评管理信息系统的设计需求,提出了一种基于RBF径向基神经网络的数据挖掘方法,着重讲述了该挖掘方法的构造方案及其在员工考评管理信息系统中的应用。方案首先对员工＂德能勤绩＂数据仓库进行提炼,抽取形成考评数据挖掘库,然后应用RBF神经网络从大量的员工数据中挖掘有用信息,实现对员工的考评细分,为企业的管理决策提供有力支持。实际应用情况表明了方案的科学性和有效性。     

一种学术网络平台研究技术趋势发现方法

学术web平台蕴含着巨大的信息,通过统计分析提取这些信息,以便从海量非结构化数据世界中挖掘出新颖的、潜在的有用模式,正在成为数据分析处理的研究方向。针对已分大类的学术网页描述提取词汇链,创新提出最大相关方法对其进行扩充形成新的特征词是发现专业研究新趋势的有效手段。通过评价实验发现对词汇链拓展的最大相关方法比TF-IDF方法、最大熵方法、词汇链方式提取的特征词或短语更能有效地反映该研究方向相关趋势。     

基于最小二乘支持向量机的模糊时序分析方法

利用最小二乘支持向量机良好的分类和函数估计能力，提出了一种新的模糊时序分析方法。该方法包括两部分：在模糊时序处理部分通过建立启发式规则、模糊变量、论域、模糊集合和隶属度函数，完成历史数据的模糊化；最小二乘支持向量机处理部分替代传统的模糊关系计算，对模糊化的历史数据进行分析，然后去模糊化得到最后的预测结果。与多种传统模糊时序分析方法的对比试验表明，该方法充分利用了支持向量机较好的推广性能等优点，具有更高的精度和较好的泛化效果。