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提出一种基于多Agent的智能质量控制系统建模方法.将基于多Agent的方法应用于质量控制过程中,每个质量控制过程作为一个独立的Agent可以降低问题的复杂度.将神经网络技术及案例推理技术应用于Agent的智能决策中,可以有效地解决系统的智能故障模式识别及诊断问题,进而为工序调整和控制提供决策.计算结果表明,该建模方法是可行的. 相似文献
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基于灰色理论与BP神经网络的工序质量预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
工序质量预测在质量控制中起着重要的作用,灰色理论GM(1,1)新陈代谢模型及BP人工神经网络技术在预测领域较为广泛地得到应用,尽管具有常规预测方面无法比拟的优势,但均有各自的局限性,因此提出了基于灰色理论与BP神经网络相结合的工序质量预测方法.在充分利用两者在预测领域的优势基础上建立了综合质量预测模型,实例计算表明该预测方法是可行的. 相似文献
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为解决研究中结构方程模型过度复杂的问题,提出一种简化方法.分析了多维测量模型直接引入整体模型的局限性,对高阶验证性因子分析方法和项目组合法在模型简化中的适用性进行了分析,提出了首先检验简化必要性再使用高阶验证性因子分析方法和项目组合法对整体模型进行简化的两阶段方法.以电子学习系统持续使用行为的研究数据为例对该简化方法的有效性进行检验,简化前后拟合数据的对比分析表明该方法可以显著简化整体模型并获得理想的拟合优度. 相似文献
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通过电化学沉积方法在三维结构泡沫镍基体上沉积金属钴层, 利用固相氧化方法制备了三维结构泡沫Co3O4负极. XRD和SEM结果显示, 电化学沉积制备得到具有纳米结构的金属钴层, 经固相氧化处理, 在泡沫镍基体表面形成了Co3O4微米级的致密活性氧化层. 通过充放电和循环伏安以及电化学阻抗等方法研究了电极的电化学性能, 结果表明, 当放电电位区间为0.05~3.2 V时, 三维泡沫Co3O4于0.2 C倍率下充放电, 初始容量损失为29%, 经50次循环后, 质量比容量为824 mA·h/g, 三维泡沫结构提高了Co3O4电极的循环容量保持性能和倍率性能. 相似文献
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新型锂离子电池三维结构泡沫NiO电极的制备及电化学性能 总被引:3,自引:2,他引:1
通过固相氧化方法,以三维结构泡沫镍为基体和金属镍源,制备了三维结构泡沫氧化镍负极。XRD和SEM结果表明,经500℃氧化处理,泡沫镍基体上形成了NiO微米级的致密活性氧化层。通过充放电测试和循环伏安测试研究了电极的电化学性能,结果表明,三维结构泡沫氧化镍在放电电位区间0.05~3.2VvsLi/Li+,0.2C倍率下充放电,初始容量损失为20%,且经40次循环后,质量比容量为950mAh·g-1,三维泡沫氧化镍电极具有优异的循环容量保持性能。三维泡沫氧化镍具有的大的活性表面积,降低了界面反应的极化,从而提高了NiO电极的倍率放电性能。 相似文献
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