【摘 要】
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为了准确而快速地对模块化产品族的配置性能进行预测,以判断其是否满足多样化的客户需求,提出了基于递阶支持向量机的模块化产品族配置性能预测方法。新配置产品性能通过对产
【机 构】
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大连理工大学控制科学与工程学院,辽宁科技大学电子与信息工程学院
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为了准确而快速地对模块化产品族的配置性能进行预测,以判断其是否满足多样化的客户需求,提出了基于递阶支持向量机的模块化产品族配置性能预测方法。新配置产品性能通过对产品族中的典型产品历史数据库进行数据挖掘进行预测。介绍了基于递阶支持向量机的配置综合性能预测方法的预测框架和基本步骤,并提出一种改进混合蛙跳算法来优化支持向量化模型的核函数参数和误差惩罚因子,模拟退火算法用来提高算法的局部搜索能力和收敛速度。以某模块化设计的纸币清分机产品族为例,验证了所提评估策略的有效性。
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