测控装备智能化水平成熟度评估模型研究

测控装备是实现数据采集与分析、控制执行的核心载体,是发展数字经济、推动产业数字化转型的关键物质基础,其数字化、智能化水平决定了智能制造的水平。我国测控装备智能化评估相关研究工作总体上较为薄弱,缺乏理论模型研究。为推动我国测控装备智能化水平的进步,在测控装备智能化发展演进规律特征分析的基础上,根据测控装备产品智能化的现状、问题和需求,本文提出表征测控装备智能化水平的技术特征,构建测控装备智能化水平成熟度评估模型,为我国测控装备产业智能化水平成熟度评估工作提供了实现路径。

基于决策树的实民用建筑供电可靠性智能评估算法

针对民用建筑供电不稳定,评估结果的适应度和准确性较低的问题,基于决策树,设计民用建筑供电可靠性智能评估算法。提取民用建筑供电故障节点信息熵,结合信息源输出平均信息熵与系统内的总信息熵,得到成功与失败节点的信息熵;基于决策树修正可靠性评估数据,对训练样本进行梯度排序与预测,引入随机变量,获取不同时段的数据组统计量;建立民用建筑供电可靠性评估模型,完成民用建筑供电可靠性智能评估算法设计。试验结果表明,在获取网络模型中的最佳节点数量后,最小均方差和平均适应度较优,保证评估算法的精度。

采煤机健康状态智能评估方法研究

针对现有采煤机健康状态评估方法存在评估指标权重确定受人为因素影响较大导致评估准确率不高、采用单一评估算法存在局部搜索能力弱和抗干扰能力差、寻找全局最优值能力不足等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)与遗传算法(GA)优化BP神经网络算法(PCA-GA-BP算法)的采煤机健康状态智能评估方法。根据采煤机结构和工作原理选择采煤机状态监测点位,获取采煤机健康状态相关的各项状态参数,采用PCA对采煤机状态参数进行数据降维和特征提取,避免BP神经网络输入的复杂化;引入GA对传统BP神经网络寻找全局最优权值;通过训练参数建立基于GA-BP的采煤机健康状态智能评估模型,将降维后的采煤机状态参数自动输入评估模型,通过智能评估算法输出测试结果,实现自学习、自寻优和自主判断采煤机的健康状态。实验结果表明,基于PCA-GA-BP算法的采煤机健康状态智能评估方法可准确、快速和智能评估采煤机健康状态,相比于基于单一BP神经网络的评估方法,训练时间短、评估流程简单且评估准确率高,准确率达97.08%。

智能工厂评估模型研究

通过对国内外现有智能制造评估模型的研究,结合重庆制造业行业领跑者与落后者之间差距大的现状,以实现全要素全连接的数字化工厂为出发点,融合工业互联网标识,构建实践可行的智能工厂评估模型推动中小型企业参与智能制造转型,缓和两极分化问题。本评估模型包含工厂体系架构的3个层级,提供用于推动智能制造转型的参考,包括设计、生产、管理的全过程评估。

基于贝叶斯网的智能教学系统评估模型应用探究

文章首先分析了基于贝叶斯网的智能教学系统评估模型应用价值,然后提出了基于贝叶斯网的智能教学系统评估模型应用路径,最后论述了基于贝叶斯网的智能教学系统评估模型应用实例。

电气一次设备智能化评估模型研究

结合现有的数据研究和科学技术发展趋势,探索更全面的电气一次设备智能化的评估模型,促使智能电网稳定发展,降低变电站中一次设备的故障率,提高变电站的稳定性。

应用模糊综合评价进行智能手机评估建模

为了对市场上各种智能手机进行合理公正的评估,提出了基于变异系数法和加权平均型的模糊综合评价法,并建立了智能手机评估模型。该模型对手机的各项性能参数进行了分类分析,采用变异系数法计算手机各个评价指标的权重;然后进行单因素评判,建立模糊综合评判矩阵,采用加权平均型算子进行综合评判,得到最后的评估结果。对比实验表明,相对于传统的基于专家赋权和取大取小算法的模糊评价方法,该评估模型的有效性和实用性能均有较大提升,能够更加客观准确地反映用户对智能手机的实际评估。

基于LS-SVM的现代战斗机空战效能评估模型研究

现代战斗机空战是当前空中力量遂行作战任务的主要模式,其空战效能的评估问题也是研究的难点之一.在分析现代战斗机空战模式及七个关键影响因素的基础上,引入人工智能技术的思路和方法,运用LS-SVM支持向量机方法对现代战斗机空战效能进行了多级评估LS-SVM支持向量机分类器设计并建立智能评估模型,结合实例进行了计算和分析,为进一步研究空战效能的评估问题提供了一种新的思路.

基于ANFIS的石油公司油轮风险评价研究

石油公司为降低油轮海上作业时存在的碰撞、火灾、搁浅、溢油风险,参照石油公司国际海事论坛制定的油轮检查标准,对前往其终端,承运其货物的油轮进行风险评价。然而目前国内石油公司在评估油轮风险时主要依赖于专家团队的直观经验和人为判断,缺少科学合理的量化评价方法,致使无法充分有效地管理、利用油轮风险评估数据,区分不同程度的风险,并有针对性地实施分级管理。本文基于石油公司标准和管理实践,采用自适应神经模糊推理系统(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System,ANFIS)建立油轮风险量化评估模型,通过仿真对比实验发现采用该方法得到的评估结果是合理有效的,可以运用于实际评估工作中。