汽車產(chǎn)品審核系統(tǒng)(APAS)是確保產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定、實現(xiàn)顧客滿意的重要手段,在汽車制造企業(yè)中起著越來越重要的作用。隨著經(jīng)濟全球化的深入發(fā)展,APAS呈現(xiàn)系統(tǒng)復(fù)雜、變更速度快、不確定性因素多、信息種類繁多、數(shù)據(jù)量龐大等特點,傳統(tǒng)的審核方法和審核技術(shù)并不能很好地勝任這種系統(tǒng),因而研究APAS的新方法和新技術(shù)具有重大的現(xiàn)實和經(jīng)濟意義。人工智能技術(shù)能夠為新形勢下的APAS提供各種優(yōu)秀的求解算法,面向服務(wù)架構(gòu)則可以為企業(yè)的軟件應(yīng)用提供良好的體系架構(gòu)。本文主要針對人工智能技術(shù)和面向服務(wù)架構(gòu)在產(chǎn)品審核領(lǐng)域中的應(yīng)用展開研究,主要工作如下: 1.論述了汽車制造領(lǐng)域產(chǎn)品審核的概念和國內(nèi)外動態(tài),闡述了APAS的定義、國內(nèi)外動態(tài)和發(fā)展趨勢,分析了當前APAS的特點和不足,提出了將人工智能技術(shù)和面向服務(wù)思想應(yīng)用到APAS中——智能APAS(IAPAS)的新思路。 2.研究了基于本體的IAPAS信息抽取技術(shù)。根據(jù)產(chǎn)品審核系統(tǒng)中信息資源的特點以及智能計算的信息需求,創(chuàng)建了基于本體技術(shù)的信息抽取系統(tǒng);論述了信息抽取系統(tǒng)幾個關(guān)鍵技術(shù),即領(lǐng)域本體、任務(wù)本體、規(guī)則本體和評價指標的構(gòu)建和應(yīng)用;實施了一個信息抽取實例,驗證了信息抽...

【文章頁數(shù)】：191 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 引言
    1.2 汽車產(chǎn)品審核綜述
        1.2.1 汽車產(chǎn)品審核概述
        1.2.2 汽車產(chǎn)品審核的國內(nèi)外動態(tài)
    1.3 汽車產(chǎn)品審核系統(tǒng)綜述
        1.3.1 汽車產(chǎn)品審核系統(tǒng)的定義
        1.3.2 汽車產(chǎn)品審核系統(tǒng)的國內(nèi)外動態(tài)
        1.3.3 汽車產(chǎn)品審核系統(tǒng)的發(fā)展趨勢
    1.4 汽車產(chǎn)品審核系統(tǒng)對人工智能技術(shù)的需求
    1.5 課題來源及研究內(nèi)容與研究路線
        1.5.1 課題來源
        1.5.2 研究內(nèi)容
        1.5.3 研究路線
第二章 基于本體的產(chǎn)品審核系統(tǒng)信息抽取技術(shù)研究
    1.6 IAPAS 的信息抽取分析
    1.7 IAPAS 信息抽取系統(tǒng)
        1.7.1 本體在IAPAS 信息抽取中的作用
        1.7.2 基于本體的IAPAS 信息抽取系統(tǒng)
    1.8 面向信息抽取的本體開發(fā)
        1.8.1 IAPAS 的三種本體
        1.8.2 IAPAS 領(lǐng)域本體的建立
            1.8.2.1 IAPAS 領(lǐng)域本體的構(gòu)建方法
            1.8.2.2 IAPAS 領(lǐng)域本體的框架
            1.8.2.3 IAPAS 領(lǐng)域本體的概念和關(guān)系
        1.8.3 IAPAS 任務(wù)本體的建立
        1.8.4 IAPAS 規(guī)則本體的建立
    1.9 IAPAS 信息抽取的評價指標
    1.10 IAPAS 任務(wù)本體的分解、抽取和合成
    1.11 IAPAS 信息抽取實例
    1.12 本章小結(jié)
第三章 汽車產(chǎn)品審核中智能缺陷評價技術(shù)的研究
    1.13 產(chǎn)品審核系統(tǒng)中的缺陷評價技術(shù)
    1.14 單項缺陷智能評價技術(shù)研究
        1.14.1 單項缺陷智能評價系統(tǒng)
        1.14.2 基于分級混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能評價技術(shù)
            1.14.2.1 問題建模
            1.14.2.2 HHNN 的前向求解
            1.14.2.3 HHNN 的反向?qū)W習
            1.14.2.4 HHNN 的學習率
            1.14.2.5 HHNN 與FNN 及MBP、BPNN 的比較
            1.14.2.6 智能評價實例
    1.15 整車質(zhì)量缺陷水平智能評價技術(shù)研究
        1.15.1 整車質(zhì)量缺陷水平智能評價系統(tǒng)
        1.15.2 改進的熵權(quán)系數(shù)法及實例
            1.15.2.1 改進的熵權(quán)系數(shù)法的基本步驟
            1.15.2.2 改進的熵權(quán)系數(shù)法的討論
            1.15.2.3 改進的熵權(quán)系數(shù)法的實例
        1.15.3 模糊綜合評判法及實例
            1.15.3.1 模糊綜合評判法的基本步驟
            1.15.3.2 模糊綜合評判法的實例
        1.15.4 權(quán)值和高斯函數(shù)參數(shù)確定方法的討論
            1.15.4.1 優(yōu)化的目標函數(shù)
            1.15.4.2 ACO_R 算法
            1.15.4.3 ACO_R 算法實例
    1.16 本章小結(jié)
第四章 基于PAFMEA 的汽車缺陷分析及糾正措施決策
    1.17 產(chǎn)品審核中的缺陷分析及糾正措施決策方法
    1.18 基于PAFMEA 的汽車缺陷分析
        1.18.1 系統(tǒng)定義及功能結(jié)構(gòu)圖
        1.18.2 失效模式及FMEA 表
        1.18.3 失效的嚴重度、發(fā)生頻度和探測度
        1.18.4 評價失效的嚴重程度
        1.18.5 糾正措施及FMEA 表
        1.18.6 糾正措施決策
    1.19 基于多目標優(yōu)化的糾正措施決策
        1.19.1 問題建模
        1.19.2 問題選用的算法
        1.19.3 算法的數(shù)據(jù)準備
        1.19.4 糾正措施決策的實例
    1.20 一種自適應(yīng)混合變量多目標蟻群優(yōu)化算法的研究
        1.20.1 ACO_MV 算法
        1.20.2 MOACO_MV 算法
        1.20.3 SAMOACO_MV 算法
        1.20.4 SAMOACO_MV 算法實驗及性能分析
    1.21 本章小結(jié)
第五章 基于灰色－神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測模型的成本預(yù)測
    1.22 預(yù)測方法
        1.22.1 預(yù)測方法概述
        1.22.2 組合預(yù)測及預(yù)測效果評價指標
    1.23 灰色－神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測模型
        1.23.1 灰色－神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測模型的技術(shù)路線
        1.23.2 灰色預(yù)測模型
        1.23.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型
    1.24 組合預(yù)測實例
        1.24.1 時間序列
        1.24.2 預(yù)測實例
            1.24.2.1 預(yù)測實例1—時間序列類型Ⅰ預(yù)測
            1.24.2.2 預(yù)測實例2—時間序列類型Ⅱ預(yù)測
            1.24.2.3 預(yù)測實例3—時間序列類型Ⅲ預(yù)測
    1.25 本章小結(jié)
第六章 基于SCA 的企業(yè)軟件應(yīng)用框架及IAPAS 實踐
    1.26 企業(yè)軟件應(yīng)用抽象功能模型
    1.27 基于SCA 的企業(yè)軟件應(yīng)用框架
        1.27.1 SCA 規(guī)范
        1.27.2 基于SCA 的企業(yè)軟件應(yīng)用系統(tǒng)框架
    1.28 基于SCA 框架的軟件應(yīng)用開發(fā)
        1.28.1 基于SCA 框架的企業(yè)軟件應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)流程
        1.28.2 組合件開發(fā)
        1.28.3 基于SCA 框架的軟件應(yīng)用開發(fā)實例
    1.29 IAPAS 原型系統(tǒng)開發(fā)
        1.29.1 系統(tǒng)功能需求
        1.29.2 系統(tǒng)運行需求
        1.29.3 系統(tǒng)實現(xiàn)
            1.29.3.1 系統(tǒng)服務(wù)構(gòu)成
            1.29.3.2 任務(wù)管理服務(wù)
            1.29.3.3 缺陷評價管理服務(wù)
            1.29.3.4 糾正措施管理服務(wù)
            1.29.3.5 費用管理服務(wù)
        1.29.4 系統(tǒng)應(yīng)用效果
    1.30 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    1.31 全文工作總結(jié)
    1.32 后續(xù)研究與展望
參考文獻
致謝
在學期間的研究成果及發(fā)表的學術(shù)論文
附錄A “缺陷狀況描述”資源文件
附錄B “缺陷狀況描述”領(lǐng)域本體owl 代碼
附錄C “缺陷狀況描述”任務(wù)本體owl 代碼
附錄D “缺陷狀況描述”規(guī)則本體owl 代碼
附錄E “缺陷狀況描述”任務(wù)本體實例owl 代碼
附錄F SAMOACO_MV 算法實驗
附錄G 基于SCA 規(guī)范的ACOr_Composite 組裝文檔
附錄H 基于SCA 規(guī)范的ACO_Appliaction 組裝文檔
附錄I 基于SCA 規(guī)范的IAPAS_Appliaction 組裝文檔
附錄J IAPAS 原型系統(tǒng)企業(yè)應(yīng)用證明



本文編號：3845888