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针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。 相似文献
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一种用于大闭环火控系统的脱靶量预测模型 总被引:2,自引:2,他引:0
本文以一组靶场试验数据为依据,分析了文献[1]——[6]中介绍的闭环校正算法在小样本多步预测时存在的问题,对靶场试验数据进行了统计分析,针对小样本多步预测问题建立了简单实用的脱靶量预测模型,并用不同的模型对靶场数据进行了仿真计算。结果表明,新模型对小样本多步预测问题是适用的。 相似文献
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石油科技成果经济效益评价方法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
依据石油科技成果的类型、专业类别、经济效益体现形式,计算其经济效益便可形成成千上万个计算公式,这给成果经济效益计算带来较大困难,为此提出了计算石油科技成果经济效益的增量思想、黑箱思想和分解叠加思想,并建立了石油科技成果经济效益计算指标体系,包括4个统计型和4个预测型效益指标,探讨了计算其经济效益的通用数学公式。以及经济效益预测的新模型。经过应用检验。说明文中提出的方法完全可以解决应用型石油科技成果经济效益的计算问题。 相似文献
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指出选择函数变换来提高模型精度主要与三个方面的因素有关:提高数据序列的光滑比、调整数据序列的级比和确保凸凹性。在调整级比方面,扩充了级比压缩变换的相关定理,并讨论了几种常用的函数变换在上述三个方面的关系。最后结合实例提出,对于变换后的数据序列若不满足这三方面的要求可以再进行函数变换以达到提高模型精度的目的。 相似文献
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具有高陡度非球面特性的光学元件可以明显改善光学系统的空气动力学性能,从而提升和优化系统综合性能。磨削加工方法可以作为此类元件的前期加工工序,而磨削难免会造成零件的亚表面损伤,且在这种高陡度非球面磨削加工中磨削参数是实时变化的,造成整个工件亚表面损伤深度不一致。针对这种情况,建立亚表面损伤预测模型,并结合半球形砂轮磨削的特点,通过理论计算预测非球面磨削亚表面损伤深度分布规律。在此基础上,以热压多晶氟化镁平面为对象进行模拟参数实验,通过磁流变抛斑点法得到各组参数下亚表面损伤深度情况,结果显示损伤深度范围在12.79μm~20.96μm之间,且沿试件半径方向由内向外呈增大趋势,结果与预测模型相吻合。 相似文献