智能制造日益成為未來制造業(yè)發(fā)展的重大趨勢和核心內(nèi)容,是企業(yè)向中高端邁進(jìn)、加快轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要舉措,也是新常態(tài)下企業(yè)打造競爭優(yōu)勢的必然選擇。然而,諸多企業(yè)對(duì)自身到底處于智能制造的什么水平并不清楚,不能明確該如何分步實(shí)施智能制造,這種供需不對(duì)等和困惑極大地影響了智能制造的有效落地。論文基于機(jī)器學(xué)習(xí)尋找模式識(shí)別下智能評(píng)價(jià)方法,為智能制造系統(tǒng)評(píng)價(jià)問題的研究提供了新的思路,具有良好的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。論文主要研究工作和成果如下:（1）采用文獻(xiàn)計(jì)量法分析了制造系統(tǒng)評(píng)價(jià)的研究熱點(diǎn),參考國家智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南、NIST智能制造生態(tài)系統(tǒng)和德國工業(yè)4.0參考體系,對(duì)智能制造進(jìn)行了覆蓋性特征提取、考察維度、指標(biāo)、測量方法等評(píng)價(jià)體系綜合設(shè)計(jì),開展了噪聲數(shù)據(jù)的層次分析,運(yùn)用SeqGAN生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)充了樣本數(shù)據(jù),基于python編程實(shí)現(xiàn)了SeqGAN模型的構(gòu)建與訓(xùn)練。（2）進(jìn)行了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型選擇,開展了性能指標(biāo)、多目標(biāo)遺傳優(yōu)化算法、代價(jià)函數(shù)、訓(xùn)練方式、權(quán)值更新方式、編碼方式等設(shè)計(jì),根據(jù)樣本矩陣將代碼向量化,以提高代碼簡潔性并提升運(yùn)算效率。通過Matlab編程實(shí)現(xiàn)了NSGA-II多目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化的前饋型B... 

【文章來源】：浙江工業(yè)大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：131 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

文獻(xiàn)計(jì)量法流程圖

第 1 章 緒論年中的增長相對(duì)穩(wěn)定，2011 年增長速度最快，從 2010 年的 42 篇增長到 87 篇達(dá)到 45 篇。2011 年至 2018 年期間，制造系統(tǒng)評(píng)價(jià)研究處于熱點(diǎn)時(shí)期，其年相表數(shù)量保持在 80 篇以上，其中 2017 年達(dá)到研究熱潮的頂峰，共發(fā)表相關(guān)研究篇。

圖 1-2 智能制造評(píng)價(jià)相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)量趨勢圖 1-3 顯示了智能制造評(píng)價(jià)前 20 個(gè)研究領(lǐng)域之間的關(guān)聯(lián)。從圖中可以得出，“Engineering, Mechanical”、“Engineering, Chemical”、“Engineering, Manufacturing”、“Energy & Fuels”、“Thermodynamics”之間的聯(lián)系非常緊密。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3253720