基于递阶遗传算法的模糊系统优化设计

给出一种基于递阶遗传算法的模糊神经网络优化算法, 在该算法中对每个染色体都采用递阶编码, 并提出一种改进的交叉算子, 可以同时优化模糊神经网络结构和权值参数. 算法中采用双目标函数作为适应度函数对模糊神经网络模型的精确度和复杂性进行估价, 且对应一个实际问题, 可以通过调整适应度函数的参数值确定所需模糊神经网络模型的精确度和复杂性之间的比例, 从而生成一个适当的模糊神经网络模型. 模拟实验结果验证了该算法的有效性.     

基于递阶T-S模糊系统的软测量建模方法

在采用递阶模糊系统进行软测量建模时,合理的模糊系统结构对于提高模型的性能具有重要的意义.为选择合理的系统结构,采用多目标遗传算法(MOGA)选择子系统的输入变量,并结合T-S模糊系统的特点,采用二分法划分子系统的输入空间,建立了基于递阶T-S模糊系统(HTFS)的软测量模型.该方法从结构细化、输入变量对输出的影响度、输入空间划分等多方面同时提高建模精度,简化模型结构.仿真结果表明,提出的软测量方法具有精度高、结构简单、生成规则数量少,具有良好的泛化特性等优点.     

多变量环境下基于递阶模糊神经网络的强化学习

针对多变量连续空间学习问题的复杂性，给出了一种采用递阶模糊神经网络(HFNN)的强化学习方法，两个结构相同的HFNN分别同时完成模糊动作的合成以及值函数的逼近，网络参数通过梯度下降法在线调整．该方法有效地解决了在多变量环境下所遇到的规则组合爆炸问题，减少了运算量和存储量．HFNN前一阶的输出不再作为下一阶的前件，而直接用于其结论部分，克服了前一阶输出含义不明确或没有含义所带来的设计问题．通过仿真二级倒立摆验证表明，所给出方法是正确可行的．     

质量功能展开的模糊信息建模过程

针对产品设计过程中,质量功能展开(QFD)所需要的大部分输入信息通常具有模糊化和语言化的特点,将质量屋(HOQ)中的各种输入变量看成是语言变量,建立了各语言变量的模糊语言术语集及其对应的模糊数,并应用模糊扩展原理将传统的HOQ理论与方法扩展到模糊领域中.运用模糊数四则运算、模糊决策、模糊推理等理论,详细论述了模糊信息的建模过程,对模糊环境下的产品设计决策具有理论意义.     

浅析质量屋方法在产品设计中的应用

在现代工程技术中,质量功能配置(Quality Function Deployment,简称为QFD)是一种面向市场需求的产品开发的管理、方案设计、零部件设计、制造工艺计划以及生产组织等一系列过程有机协调的系统化方法。QFD的基本思想是面向市场,将市场的需求反映在产品开发的方案设计、制造工艺计划和生产组织的各个环节。这种系统化的方法充分体现了顾客要求至上的市场经济的特点,缩短产品的开发周期,提高产品的质量和市场竞争能力。这种系统化方法中质量屋的建立是QFD方法应用的关键,本文提出了一种应用于产品工程设计的质量屋建立的新模式。 一、质量屋的概念 QFD的本质是需求变换,采用的是质量屋形式,这是一种直观的矩阵框架表达形式。通常的质量屋形式如图1所示。WHATS矩阵,代表需求什么;HOWS矩阵,表示针对需求怎样去做;相关关系矩阵,表示WHATS     

多层递阶预报方法及其改进

发展了多层递阶预报方法,把离线的算法改进为在线的算法,这种方法不仅计算简便,计算量小,而且省计算机储存,便于在计算机上实现。     

基于模糊度量的质量功能配置系统设计

质量功能配置(QFD)是用于产品开发设计的一种系统化方法,但是近来关于QFD应用软件的开发较少。传统的QFD的质量屋中各目标值的确定主要依靠人们的主观经验,存在一定的局限性。该文提出一种基于模糊度量的质量功能配置系统,该系统通过引入适合于度量值映射的模糊度量质量屋模型,运用模糊度量、模糊关系矩阵、模糊转换矩阵对质量屋进行四层展开。然后对系统进行分析,阐述了整个基于模糊度量的质量功能配置系统的设计思想和功能模块,最后使用先进简便的基于.NET平台的开发技术,实现了整个基于模糊度量理论的质量功能配置系统。     

递阶结构系统理论及应用

从主动设计易于控制结构系统的角度出发,提出了一种新的、具有独特系统的特性的结构系统－递阶结构系统,分析了它的特征和优越性,讲座了合适的表达方法;重点推导出了分阶模态集结法的有关表达式;详细进行了频域分析;以二自由度体系为代表进行了具体的参数分析,结果表明采用大质量比子系统可以在明显减小主系统动力响应的同时有效地减小子系统的响应,使递阶段结构获得比传统结构更好的动态特性。     

基于QFD的企业物流服务质量改进

QFD方法以顾客需求,偏好和期望为导向,通过了解并分析顾客需求,然后利用逻辑体系方法来确定如何最好地实现顾客需求。正是基于QFD方法,利用客户满意度的思想,通过考察企业内外部门对企业物流的期望需求,借助系统的方法,为企业提供一种改进物流服务质量的结构化方法,从而帮助管理者更有效地改进、提高本企业物流的服务质量,以此提高企业的整体效益。     

基于QFD的产品多目标规划模型

基于带有模糊系数的模糊回归及模糊优化理论,提出了一种确定关联函数及自相关函数的数学方法,进而建立了基于质量功能展开的产品多目标规划模型·仿真研究表明,该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,优化工程特性目标值,在资源约束下使产品的顾客满意度最大·     

QFD在汽车内饰件开发方面的应用

从产品开发和质量保证的角度出发,着重讨论在遮阳板产品设计过程中运用QFD对顾客需求的获取、整理、分析,以及顾客需求在产品开发中的瀑布分解过程,包括产品策划、产品设计与开发、过程设计与开发.     

基于质量功能展开的产品规划模型

分析了传统QFD规划方法存在的问题,在系统考虑工程特性自相关矩阵影响的基础上,通过定义修正关系矩阵的概念,以顾客满意度最大为目标函数,建立了一个非线性QFD规划模型·并将该模型应用于乳化炸药包装机质量改进·工程实践表明,该模型能够充分利用质量屋中各个组成部分的信息权衡、优化质量屋中存在的各种矛盾和冲突,确定工程特性目标值,利用同一资源实现多种目标,使所设计的产品在有限的资源约束下能最大限度地满足顾客需求·     

基于改进质量功能展开的质量特性重要度确定

针对传统质量功能展开(QFD)质量屋构建过程存在语言评价信息模糊和不确定等问题,提出一种结合犹豫二元语义变量、层次分析法和逼近理想解排序多属性决策法的改进QFD模型,用以对产品质量特性的重要度级别进行确定.模型分为评价用户需求与质量特性的关系、确定用户需求的重要度权重、确定质量特性的重要度排序3个阶段,提高了质量特性重要度排序的准确性.最后以某企业一语言类数字学习系统的质量特性重要度确定为例,进行了模型应用和有效性验证,为以用户为中心的数字学习系统设计质量提升提供参考.     

基于CSCW的产品质量设计

针对先进制造环境下产品质量设计的特点,从现代企业的需求出发,提出一种新的产品质量设计模式,并基于CSCW技术,开发了一种适合企业内部和企业间的产品质量协同设计系统.并就系统各部分进行了分析,具体研究了协同实施的支持技术.系统综合运用Java,JSP,JavaServlet等技术,以及开放式的WWW网络平台增强了网络通信功能,提高了工作效率,缩短了产品开发周期,以便企业最快速地响应市场需求变化.最后,以某汽车产品的QFD展开为例验证了该系统能有效满足网络化制造企业的新需要.     

增一型分层模糊系统结构的PCA优化方法

对“增一型”分层模糊系统进行了结构研究和理论推导,提出了一种通过代价函数选择最优的分层结构的方法．最后通过仿真实验证明了该方法切实可行,避免了传统“试凑法”的盲目性．     

基于模糊质量功能展开的跨国供应商选择

国际采购商经常面临供应商选择及关系管理问题,基于模糊数学方法和质量功能展开(QFD)工具将客户自然语言表达的客户需求转化为供应商选择的准则,将细化出的26项供应商选择标准按重要度进行排序,加入供应商评估过程中的动态时间轴,形成系统性的供应商动态选择准则.通过分析采购商和供应商的交互过程,总结出与供应商的三类合作关系:成长型合作关系,维持型合作关系和衰退型合作关系.研究成果对于国际采购商筛选供应商以及提升供应商关系管理水平具有积极的实践应用价值.