针对装备征用动员中器材需求不确定性大、响应时效性和质量要求高等特点,构建基于军事供应链的装备器材供应商选优评价准则体系,为解决不同准则带来的多种异质评价信息及准则权重、决策者权重均未知的多准则群决策问题,提出了一种基于...针对装备征用动员中器材需求不确定性大、响应时效性和质量要求高等特点,构建基于军事供应链的装备器材供应商选优评价准则体系,为解决不同准则带来的多种异质评价信息及准则权重、决策者权重均未知的多准则群决策问题,提出了一种基于直觉模糊熵和扩展多准则妥协解(VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje,VIKOR)框架的决策方法。首先,采用包含隶属度与非隶属度偏差及犹豫度信息的直觉模糊熵,基于熵权法和权重协调系数确定综合准则权重;其次,综合考虑决策矩阵直觉模糊熵和距离测度,建立一种新的决策者权重方法;然后,采用直觉模糊加权平均算子得到决策者和决策群体综合评价矩阵;最后,将VIKOR方法扩展到直觉模糊语言环境,对备选供应商进行折衷排序和选优。展开更多
深度学习的应用简化了数字条纹投影三维测量的过程,在传统数字条纹投影三维测量技术条纹投影、相位计算、相位展开、相位深度映射的流程中,研究者们已经成功证明了前三个环节以及整个流程结合深度神经网络的可行性。基于深度学习,PDNet(...深度学习的应用简化了数字条纹投影三维测量的过程,在传统数字条纹投影三维测量技术条纹投影、相位计算、相位展开、相位深度映射的流程中,研究者们已经成功证明了前三个环节以及整个流程结合深度神经网络的可行性。基于深度学习,PDNet(Phase to Depth Network)神经网络模型被提出,用于绝对相位到深度的映射。结合多阶段深度学习单帧条纹投影三维测量方法,通过分阶段学习方式依次获得物体的绝对相位与深度信息。实验结果表明,PDNet能较准确地测量出物体的深度信息,深度学习应用于相位深度映射步骤具有可行性。并且,相较于直接从条纹图像到三维形貌的单阶段深度学习单帧条纹投影三维测量方法,多阶段深度学习单帧条纹投影三维测量方法可以明显提升测量精度,仅需单帧条纹图像输入即可获得毫米级测量精度,且能适应具有复杂形貌物体的三维测量。展开更多
This paper attempts to concentrate on the eight basic principles of reliability-centeredmaintenance, and discusses respectively the differences between old and new maintenanceconcepts in eight aspects, i.e., function ...This paper attempts to concentrate on the eight basic principles of reliability-centeredmaintenance, and discusses respectively the differences between old and new maintenanceconcepts in eight aspects, i.e., function of rework at hard time, potential failure and funcrionalfailure, function of preventive maintenance, change of failure consequence, determinarion ofpreventive maintenance work and formulation of initial preventive maintenance program, andperfection of preventive maintenance program.展开更多
文摘针对装备征用动员中器材需求不确定性大、响应时效性和质量要求高等特点,构建基于军事供应链的装备器材供应商选优评价准则体系,为解决不同准则带来的多种异质评价信息及准则权重、决策者权重均未知的多准则群决策问题,提出了一种基于直觉模糊熵和扩展多准则妥协解(VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje,VIKOR)框架的决策方法。首先,采用包含隶属度与非隶属度偏差及犹豫度信息的直觉模糊熵,基于熵权法和权重协调系数确定综合准则权重;其次,综合考虑决策矩阵直觉模糊熵和距离测度,建立一种新的决策者权重方法;然后,采用直觉模糊加权平均算子得到决策者和决策群体综合评价矩阵;最后,将VIKOR方法扩展到直觉模糊语言环境,对备选供应商进行折衷排序和选优。
文摘深度学习的应用简化了数字条纹投影三维测量的过程,在传统数字条纹投影三维测量技术条纹投影、相位计算、相位展开、相位深度映射的流程中,研究者们已经成功证明了前三个环节以及整个流程结合深度神经网络的可行性。基于深度学习,PDNet(Phase to Depth Network)神经网络模型被提出,用于绝对相位到深度的映射。结合多阶段深度学习单帧条纹投影三维测量方法,通过分阶段学习方式依次获得物体的绝对相位与深度信息。实验结果表明,PDNet能较准确地测量出物体的深度信息,深度学习应用于相位深度映射步骤具有可行性。并且,相较于直接从条纹图像到三维形貌的单阶段深度学习单帧条纹投影三维测量方法,多阶段深度学习单帧条纹投影三维测量方法可以明显提升测量精度,仅需单帧条纹图像输入即可获得毫米级测量精度,且能适应具有复杂形貌物体的三维测量。
文摘This paper attempts to concentrate on the eight basic principles of reliability-centeredmaintenance, and discusses respectively the differences between old and new maintenanceconcepts in eight aspects, i.e., function of rework at hard time, potential failure and funcrionalfailure, function of preventive maintenance, change of failure consequence, determinarion ofpreventive maintenance work and formulation of initial preventive maintenance program, andperfection of preventive maintenance program.
