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基于PSO-BP神经网络的船舶生产设计软件成熟度评估方法
1
作者
王冲
华德睿
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024年第S02期216-224,共9页
[目的]针对现有船舶生产设计软件成熟度评估方法尚不明确、评估存在模糊性等问题,提出一种船舶生产设计软件成熟度评估模型。[方法]该模型根据船舶生产设计过程中船体、管系、舾装和涂装4个阶段,构建成熟度评估体系并确定各级成熟因子...
[目的]针对现有船舶生产设计软件成熟度评估方法尚不明确、评估存在模糊性等问题,提出一种船舶生产设计软件成熟度评估模型。[方法]该模型根据船舶生产设计过程中船体、管系、舾装和涂装4个阶段,构建成熟度评估体系并确定各级成熟因子。结合贝叶斯网络与模糊最优最劣法,提出一种完全客观的赋权方法以提高数据集的准确性。引入粒子群优化(PSO)算法改进反向传播(BP)神经网络,通过PSO对BP神经网络的权值和阈值进行最优化,避免局部最优问题,并对软件的成熟度进行全面评估。[结果]实例分析表明,PSO-BP比BP评价的均方根误差减少了56.86%。[结论]该模型的精度和速度较好,能够满足实际评估需求,为船舶工业软件成熟度评估提供一种新思路。
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关键词
船舶生产设计软件
软件能力成熟度模型
贝叶斯网络–模糊最优最劣法
PSO-BP神经网络
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题名
基于PSO-BP神经网络的船舶生产设计软件成熟度评估方法
1
作者
王冲
华德睿
机构
武汉理工大学船海与能源动力工程学院
出处
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024年第S02期216-224,共9页
文摘
[目的]针对现有船舶生产设计软件成熟度评估方法尚不明确、评估存在模糊性等问题,提出一种船舶生产设计软件成熟度评估模型。[方法]该模型根据船舶生产设计过程中船体、管系、舾装和涂装4个阶段,构建成熟度评估体系并确定各级成熟因子。结合贝叶斯网络与模糊最优最劣法,提出一种完全客观的赋权方法以提高数据集的准确性。引入粒子群优化(PSO)算法改进反向传播(BP)神经网络,通过PSO对BP神经网络的权值和阈值进行最优化,避免局部最优问题,并对软件的成熟度进行全面评估。[结果]实例分析表明,PSO-BP比BP评价的均方根误差减少了56.86%。[结论]该模型的精度和速度较好,能够满足实际评估需求,为船舶工业软件成熟度评估提供一种新思路。
关键词
船舶生产设计软件
软件能力成熟度模型
贝叶斯网络–模糊最优最劣法
PSO-BP神经网络
Keywords
ship production design software
capability maturity model for software(SW-CMM)
Bayesian network and fuzzy best-worst method
PSO-BP neural network
分类号
U662.2 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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作者
出处
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1
基于PSO-BP神经网络的船舶生产设计软件成熟度评估方法
王冲
华德睿
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024
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