基于神经网络的提升机衬垫摩擦系数的模糊综合评判

模糊综合评判，考虑多个相关因素，把评价因素集中的元素映射为评价结果集中相应的元素，从而对某一对象进行恰如其分的评价。针对衬垫摩擦系数模糊评判中权重分配存在主观性的问题，利用神经网络的自学习能力，通过一些典型数据进行学习，自动改变权重，从而使综合评判结果更加准确。由实例和仿真结果表明，符合实际情况。