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1.
为有效解决产品在研发过程中存在的一系列质量可靠性问题,本文提出了一种新的基于犹豫模糊偏好关系的改进FMEA方法。考虑到专家小组对不同失效模式评估时主要依据相关标准和自身经验,存在犹豫模糊不确定或自身偏好问题。本文首先对风险因子的评分标准进行犹豫模糊化,并用犹豫模糊偏好关系对失效模式的相对风险矩阵进行处理;其次,将得到的具有犹豫模糊偏好关系的综合偏好值与犹豫模糊评价信息相结合,得到改进的风险优先数,从而得出新的失效模式风险评估顺序对FMEA进行改进;最后,利用改进的FMEA模型对产品研发过程中的质量风险进行分析验证,使得风险结果更接近实际情况,进而提高研发成功率,显示该方法可行、有效。  相似文献   
2.
In the assessment of most complex socioeconomic phenomena with the use of multicriteria methods, continuous data are used, the source of which are most often public statistics. However, there are complex phenomena such as quality of life and quality of services in the assessment, for which questionnaire surveys and ordinal measurement scales are used. In this case, the use of classic multicriteria methods is very difficult, taking into account the way of presenting this type of data by official statistics, as well as their permissible transformations and arithmetic operations. Therefore, the main purpose of this study was the presentation of a novel framework which can be applied for assessing socioeconomic phenomena on the basis of survey data. It was assumed that the object assessments may contain positive or negative opinions and an element of uncertainty expressed in the form a “no”, “difficult to say”, or “no opinion” answers. For this reason, the intuitionistic fuzzy TOPSIS (IF-TOPSIS) method is proposed. To demonstrate the potential of this solution, the results of measuring the subjective quality of life of the inhabitants of 83 cities in EU countries, EFTA countries, the UK, the Western Balkans, and Turkey are presented. For most cities, a high level of subjective quality of life was observed using the proposed approach. The highest level of quality of life was observed in Zurich, whereas the lowest was observed in Palermo.  相似文献   
3.
重新定义了广义模糊数,引入了"序"、"运算"及"度量",得到了一些基本性质,并研究了广义模糊数序列的极限及性质,给出了单调收敛、闭区间套等重要定理,使模糊数对应理论得以拓广.  相似文献   
4.
设G=(V,E)是一个连通图.称一个边集合S■E是一个k限制边割,如果G-S的每个连通分支至少有k个顶点.称G的所有k限制边割中所含边数最少的边割的基数为G的k限制边连通度,记为λ_k(G).定义ξ_k(G)=min{[X,■]:|X|=k,G[X]连通,■=V(G)\X}.称图G是极大k限制边连通的,如果λ_k(G)=ξ_k(G).本文给出了围长为g>6的极大3限制边连通二部图的充分条件.  相似文献   
5.
本文考虑一类离散型随机$R_0$张量互补问题,利用Fischer-Burmeister函数将问题转化为约束优化问题,并用投影Levenberg-Marquardt方法对其进行了求解。在一般的条件下得到了该方法的全局收敛性,相关的数值实验表明了该方法的有效性。  相似文献   
6.
Integrated information theory (IIT) provides a mathematical framework to characterize the cause-effect structure of a physical system and its amount of integrated information (Φ). An accompanying Python software package (“PyPhi”) was recently introduced to implement this framework for the causal analysis of discrete dynamical systems of binary elements. Here, we present an update to PyPhi that extends its applicability to systems constituted of discrete, but multi-valued elements. This allows us to analyze and compare general causal properties of random networks made up of binary, ternary, quaternary, and mixed nodes. Moreover, we apply the developed tools for causal analysis to a simple non-binary regulatory network model (p53-Mdm2) and discuss commonly used binarization methods in light of their capacity to preserve the causal structure of the original system with multi-valued elements.  相似文献   
7.
We provide an example of a strictly subcritical multiclass queueing network which is unstable under the least attained service (LAS) service protocol. It is a reentrant line with two servers and six customer classes. The customer interarrival times in our system are bounded below and have finite exponential moments, while the corresponding service times are deterministic. As a special case, we obtain a deterministic, strictly subcritical unstable LAS network.  相似文献   
8.
人体逆向运动学问题是人体运动合成、人体运动捕获和理解的基本问题.由于人体关节链式系统的复杂性,人体逆向运动学方程往往存在多解或无解的情形.传统的方法通常采用解析或数值迭代方法求解逆向运动学问题,在给定足够多约束的情形下能够得到比较好的解,但无法处理少量约束下生成自然的人体姿态问题.近年来,从大规模数据集中学习统计模型参数的思想被广泛运用,求解人体逆向运动学的机器学习方法中经典工作|混合Gauss逆向运动求解模型(Gaussian mixture model-inverse kinematics,GMM-IK)就提出利用混合Gauss模型建模人体姿态数据分布,并采用期望最大化方法求解参数.随着深度学习技术的发展,本文提出一种自编码神经网络与数值迭代融合的方法,在给定少量约束的情形下依然能够得到自然的人体姿态,相较于GMM-IK方法,本文所提出的方法通过神经网络自动学习姿态分布,省去了模型的假设和特征的设计,且量化实验显示本文方法的关节坐标和角度重建误差相较于GMM-IK模型平均减少了25%和39%.在应用方面,本文方法可处理光学运动捕获数据,也可用于图像视频的人体姿态估计等领域.  相似文献   
9.
10.
使用机器学习理论中的神经网络方法,根据通用逼近原理对能量约束时间的复杂函数进行逼近,采用托卡马克装置的典型实验数据,设计一种组合结构的神经网络。通过大量的调参试验,给出一套性能最好的参数组合,并与传统幂指数形式的多元线性回归方法进行准确性和数据集迁移能力的比较。结果表明:神经网络模型对于能量约束时间的预测准确率更高,回归性能更好,且具有一定的抗噪声能力,更适合作为能量约束时间的定标或预测工具。  相似文献   
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