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《北京理工大学》 2016年
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基于隐性知识的方案评价方法研究

陈中明  
【摘要】:一个科学的方案评价方法是产品智能设计系统中评价决策机制所必需的理论基础。由于设计方案的评价需要考虑多个评价指标,若不考虑评价指标之间的影响关系,而简单地假设指标之间相互独立,一定会影响评价结果的客观与准确。但是既有的方案评价方法却并没有考虑指标影响关系的问题。其原因是一方面并没有合适的建模手段来表达指标之间的综合影响关系,另一方面是没有形成指标影响关系与既有方案评价方法的结合机制,以致无法构建完整的方案评价方法。鉴于此,本文将隐性知识的建模方法引入方案评价领域,开展了基于隐性知识的方案评价方法研究。研究首先论证了指标影响关系即为一种隐性知识,可以利用隐性知识的相关模型方法来对其进行获取与表达。然后,选用模糊认知图作为主体模型,对指标影响关系进行建模,以表达专家头脑中关于指标影响关系的隐性知识。进一步,在此基础上构建模糊决策机制(FDM),将指标影响关系转化为指标权重,使之能够与既有的方案评价方法相结合。进而选取灰色关联分析方法(GRA)作为评价主体方法与模糊决策机制进行结合,从而构建出既能够考量指标影响关系,又具有完整架构的方案评价方法,即基于FDM-GRA的方案评价方法。结合枪械设计方案评价的实例对所构建的方法进行验证,并对验证结果进行了讨论,证明了所提方法的可行性与有效性。同时,考虑到融合多位专家的经验知识,以及利用历史数据的实际需求,本文最后引入实数编码的遗传算法(RCGA)对所构建的基于FDM-GRA的方案评价方法进行改进,提出了基于历史数据学习的方案评价方法。该方法能够通过对历史数据的学习来优化指标影响关系矩阵,从而使得评价方法更加科学可靠。
【学位授予单位】:北京理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:N941.5;TB472

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