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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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基于任务可用度模型的指数分布型备件随舰携行量计算模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有的战备完好性计算模型与备件数量关联度不强的问题和基于战备完好性的备件数量计算大多采用仿真方法的不足,提出了能够考虑备件数量影响的舰船装备任务可用度的概念及其计算模型,并在此基础上研究了寿命服从指数分布的备件在故障后采用更换策略时,装备的任务可用度与备件携行量的关系,得到了一个可以通过解析计算确定备件数量的新模型... 相似文献
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