【摘 要】
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为了提高对机械零件失效概率的预测精度,提出一种基于GRA和AHP的广义回归神经网络零件失效概率预测方法.在分析机械零件失效概率影响因素的基础上,首先利用灰色关联分析法(Gr
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51575070),国家科技重大专项资助项目(2015ZX04003-003,2016ZX04004-005).
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为了提高对机械零件失效概率的预测精度,提出一种基于GRA和AHP的广义回归神经网络零件失效概率预测方法.在分析机械零件失效概率影响因素的基础上,首先利用灰色关联分析法(Grey Relational Analysis,GRA)分析影响机械零件失效概率的主要因素,通过层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)构建机械零件失效概率的评价指标层次体系,评估各个指标对于零件失效概率的权重;结合各个指标权重与初始值,以获取各指标的加权评价值;最后通过广义回归神经网络(Generali
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