主成分聚类分析在航材分类中的应用

针对航材种类多、规格复杂而导致航材管理复杂的问题,提出一种基于主成分聚类分析的航材分类方法。在综合考虑传统航材分类指标和航材自身特点的基础上,构建了一种新的航材分类指标体系。根据指标集运用主成分分析法进行降维处理,运用SPSS软件的系统聚类法对其聚类分析,得出航材综合分类。仿真实例结果表明:该方法减少了数据的冗余,得到的分类结果客观、合理。

灰色聚类分析在航材分类中的运用

在缺少航材数据信息的情况下,运用灰色聚类分析方法,构建了航材的分类指标体系。根据分类指标的重要度不同,采用模糊一致性矩阵来确定指标的权重,建立航材分类模型。通过示例分析证明了该方法的可行性和实用性。

聚类分析在航材分类上的应用

针对航材种类繁多、规格复杂、消耗规律多样导致航材消耗研究较困难的问题,提出采用聚类分析方法根据历年航材消耗数据对大量航材进行分类,为避免量纲的影响采用马氏距离进行样本间相似性度量,为全面反映样本类间的相似性采用离差平方和进行类与类间的相似性度量。算例给出了利用聚类分析方法对一定量的样本进行分类的步骤和方法,结果表明分类效果显著。

基于消耗波动性聚类的航材分类研究

针对难以依据航材消耗数据进行分类的问题,建立基于消耗波动性聚类分析的分类模型。基于消耗序列波动性将航材转化为二维图,因该机型服役时间较短,航材样本数量较小,选用无监督分类算法聚类分析对航材分类。针对传统聚类算法的局限性,提出层次划分聚类算法,并使用“容距比”参数为初始中心选择良好环境。仿真结果显示层次划分聚类算法更加稳定高效,同时表明该模型能有效进行航材分类。

基于不同航材分类的航材需求预测方法研究综述

针对不同种类航材需应用不同的预测方法。文章首先研究和总结目前国内外对航材普遍认同的几种分类方法;然后基于以上不同的航材分类,分析和总结适用于不同类型的航材各种需求预测方法;最后根据分析结论和总结前人经验,为我们后续的新机型飞机交付后的航材需求预测方法研究指明思路和方向。

航材分类方法的研究综述和启示

航材分类是航材科学的基础工作,当前针对分类方法的研究越来越丰富。首先论述了航材的分类原则、分类指标、分类算法的研究成果,理清了它们之间的联系,并针对性地介绍了其他备件分类方法,然后总结了当前航材分类方法研究存在的不足,最后提出了航材分类系统的初步设想,为进一步研究和丰富航材分类方法提供参考,为航材精细化管理、预测和决策等提供支持。

基于数据分析的航材分类研究

传统的ABC航材分类方法在对航材进行分类时通过把关键的力量分配到A类,将会得到更好的结果。然而BC类航材也是关键组成部分,而且分类的依据也仅仅是航材的重要程度,提出了基于数据分析的多因素航材分类,为解决多因素分类结果存在补偿性的不足,用K均值分类的方法进行单一因素分类,最后得出结论。

航材分类和预测方法研究及其系统设计路径

航材的分类和预测研究是航材保障工作研究的主要内容,根据需要选择科学高效的分类和预测方法,能够更加精准预判航材消耗情况,制定精确的航材保障方案,从而在经济投入、任务完成、维修管理、飞行安全等方面有更全面的掌控。本文对航材的分类和预测方法进行了总结分析,并初步构建了分类预测系统,仅供参考。

基于IGAHP的航材VED分类方法

为解决航空企业后勤高效保障的问题,提出一种基于IGAHP(improved group AHP)的航材VED分类方法。结合航材库存的三级存储方式,给出了相应的存储策略,利用决策树理论制定出对应备件存储方式,依据改进群体层次分析法的基本思路,得到指标集的最终权重判断,结合所求得的最终复合权重,判断出航材3种存储模式下的归属情况。实例分析结果表明,该方法可提高航材VED分类的准确率。