發(fā)布時(shí)間：2017-10-07 17:36

  本文關(guān)鍵詞：基于RIMER理論的航材承修商評(píng)估研究

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【摘要】：在飛機(jī)航班不斷增加,對(duì)飛機(jī)的正點(diǎn)運(yùn)行要求不斷提高的同時(shí),目前國內(nèi)外各大航空公司所面臨的競爭壓力越來越大,這樣對(duì)于航空公司來說,儲(chǔ)備合適的具有持續(xù)適航性的航材成為其重要的戰(zhàn)略目標(biāo)。因此定期或者不定期地對(duì)航材承修商進(jìn)行評(píng)估,確保承修商能持續(xù)穩(wěn)定的提供達(dá)到適航標(biāo)準(zhǔn)的航材是達(dá)成這一戰(zhàn)略目標(biāo)的必要途徑。本文綜合航材承修商評(píng)估的特點(diǎn),研究基于證據(jù)推理算法的置信規(guī)則庫推理方法(belief rule-base inference methodology using the evidential reasoning approach,RIMER),提出基于置信規(guī)則庫推理的航材承修商評(píng)估方法。同時(shí)提出一種逐步減小慣性權(quán)重的改進(jìn)粒子群算法,將其對(duì)置信規(guī)則庫的主要屬性參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練,提高置信規(guī)則庫的推理能力,進(jìn)而有效地為航空公司對(duì)航材承修商進(jìn)行評(píng)估提供決策支持。本文的研究主要完成以下幾方面工作:1)本文闡述了航材承修商評(píng)估課題的研究背景與意義,采用RIMER理論作為航材承修商評(píng)估的理論依據(jù),并較為詳細(xì)地介紹了RIMER理論原理和實(shí)現(xiàn)過程�；赗IMER理論建立航材承修商評(píng)估置信規(guī)則庫,將定性和定量分析方法有機(jī)結(jié)合對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行建模,建立航材承修商評(píng)估決策方法。2)綜合分析航材承修商評(píng)估的新特點(diǎn),建立航材承修商評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的依據(jù)和原則,對(duì)承修商的基本情況、成本、質(zhì)量、周期、服務(wù)五個(gè)方面進(jìn)行評(píng)估與決策。保證了評(píng)估過程的客觀性和全面性從而為航材承修商評(píng)估提供可靠的依據(jù)。3)針對(duì)置信規(guī)則庫中參數(shù)訓(xùn)練的求解問題,傳統(tǒng)的粒子群優(yōu)化算法易早熟收斂而陷入局部最優(yōu)解,提出一種逐步減小慣性權(quán)重的粒子群優(yōu)化算法,并將其應(yīng)用到置信規(guī)則庫參數(shù)訓(xùn)練中。通過航材承修商的評(píng)估實(shí)例中檢驗(yàn)該算法的有效性,改進(jìn)的粒子群算法收斂速度更快,精度更高;參數(shù)訓(xùn)練后置信規(guī)則庫的輸出與專家評(píng)分?jǐn)M合度相比未經(jīng)過參數(shù)訓(xùn)練的置信規(guī)則庫有明顯提高。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的粒子群算法可用于置信規(guī)則庫參數(shù)訓(xùn)練。
【關(guān)鍵詞】：承修商評(píng)估 RIMER理論 粒子群算法 置信規(guī)則庫 參數(shù)訓(xùn)練
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V267;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 課題研究背景9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 對(duì)RIMER理論的研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 對(duì)航材承修商評(píng)估的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文主要研究工作12
• 1.4 論文安排12-14
• 第二章 RIMER理論和粒子群算法概述14-20
• 2.1 RIMER理論概述14-16
• 2.1.1 RIMER理論簡介14-15
• 2.1.2 置信規(guī)則庫信息表示15-16
• 2.2 粒子群算法概述16-19
• 2.2.1 粒子群算法簡介16
• 2.2.2 粒子群算法原理16-18
• 2.2.3 粒子群算法的參數(shù)調(diào)整18-19
• 2.3 本章小結(jié)19-20
• 第三章 基于RIMER理論的航材承修商評(píng)估模型20-30
• 3.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系20-22
• 3.2 置信規(guī)則庫模型設(shè)計(jì)22-27
• 3.2.1 建立置信規(guī)則庫22-24
• 3.2.2 正向推理模塊24-27
• 3.3 航材維修商評(píng)估應(yīng)用實(shí)例27-29
• 3.3.1 航材維修商評(píng)估樣本數(shù)據(jù)27
• 3.3.2 樣本數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化27-28
• 3.3.3 規(guī)則推理28
• 3.3.4 評(píng)價(jià)結(jié)果分析28-29
• 3.4 本章小結(jié)29-30
• 第四章 基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化的置信規(guī)則庫訓(xùn)練算法30-40
• 4.1 RIMER方法與參數(shù)訓(xùn)練30-32
• 4.1.1 置信規(guī)則庫的參數(shù)優(yōu)化30-32
• 4.2 改進(jìn)的PSO置信規(guī)則庫參數(shù)訓(xùn)練方法32-35
• 4.2.1 改進(jìn)的粒子群參數(shù)訓(xùn)練方法32-35
• 4.3 實(shí)驗(yàn)分析35-38
• 4.4 本章小結(jié)38-40
• 第五章 總結(jié)與展望40-42
• 5.1 總結(jié)40-41
• 5.2 研究展望41-42
• 致謝42-43
• 參考文獻(xiàn)43-47
• 作者簡介47

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本文編號(hào)：989183