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针对具有不确定性的并发故障诊断问题,提出基于属性权重和权衡分析的置信规则库(belief rule base, BRB)诊断方法。以属性权重大小来表示属性与特定故障模式之间的相关性,设计能够反映故障模型约束的基于差分进化的优化算法,通过相邻故障模式置信度与预设阈值的权衡分析完成对并发故障诊断。该方法仅需构造单个置信规则库来有效处理各种不确定性信息,与已有研究方法相比极大地降低了建模复杂度。诊断结果不仅能得到故障的并发情况,还可分辨故障的主次关系,并且建模和推理过程开放,可解释性强。最后以船用柴油机的并发故障诊断作为实例,验证了所提方法能够有效的诊断出并发故障并且模型具有较好的稳定性。 相似文献
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客户关系管理中客户知识发现的一种分析方法 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了客户关系管理(CRM)中的客户知识发现问题。在分析了客户知识发现的含义和客户知识分类的基础上,提出了一种客户知识发现的分析方法。依据该方法,通过采用模糊聚类方法可确定影响CRM效果的关键属性集,进而可归纳发现客户知识的分类规则,并得到有价值的客户知识。最后给出了一个实例分析。 相似文献
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针对交易型B2B平台不同匹配规则对B2B交易的影响展开研究。基于讨价还价理论,分别刻画了B2B平台4种匹配规则下交易双方的讨价还价行为,并深入分析了不同竞争情形下的均衡结果。通过对比,研究平台不同匹配规则在不同竞争情形中对B2B交易的影响。研究表明,B2B平台上的交易价格取决于平台的交易匹配规则;匹配规则对B2B平台上的交易额(GMV)的影响与平台收取的佣金系数息息相关;匹配规则对B2B平台上买卖双方利润的影响因买方的竞争情形及最终产品的替代程度而有所差异。此外,匹配规则对交易价格、交易额和买卖方利润的影响在不同的竞争情形中表现出不同的强度。 相似文献
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为了改善粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法在处理复杂约束优化问题时的求解效果,提出了一种基于粒子群和人工蜂群的混合优化(particle swarm optimization artificial bee colony,PSO-ABC)算法。在采用可行性规则进行约束处理的基础上,将PSO种群分为可行子群和不可行子群,并在ABC算法从粒子种群中选择蜜源时,保留部分较优的可行解信息和约束违反程度较低的不可行解信息,弥补了联赛选择算子在处理最优点位于约束边界附近的问题时存在的不足。同时,使用禁忌表存储局部极值,减小了PSO算法陷入局部最优的危险。针对4个标准测试实例的实验结果表明,该算法能够寻得更优的约束最优化解,且稳健性更强。 相似文献