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                题名基于模糊理论与D-S证据理论的FMEA方法
                    被引量:21
            
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                            作者
                                韦可佳
                                耿俊豹
                                徐孙庆
                
            
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                    机构
                    
                            海军工程大学动力工程学院
                            解放军
                    
                
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                出处
                
                
                    《系统工程与电子技术》
                    
                            EI
                            CSCD
                            北大核心
                    
                2019年第11期2662-2668,共7页
            
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                        基金
                        
                                    国家自然科学基金(51179196)
                                    海军工程大学自然科学基金(K425517K156)资助课题
                        
                    
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                    文摘
                        针对传统故障模式及影响分析(failure mode and effect analysis,FMEA)中主观性较强以及权重分配不够合理的问题,提出基于模糊理论与Dempster-Shafer(D-S)证据理论的FMEA方法。首先,参考软件FMEA方法,将故障被检测度引入到硬件FMEA方法中,并应用模糊理论建立模糊评定等级及对应模糊数。其次,提出基于D-S证据理论的专家赋权法合理分配权重。最后,基于风险优先数(risk priority number,RPN)得出各故障模式的风险排序。案例分析表明该方法可以根据评估偏差量来科学地分配权重,使得评估结果更合理、RPN值更准确、故障模式风险排序更客观。该方法能够满足实际需要,在工程实践中值得推广应用。
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            D-S证据理论
                            模糊理论
                            故障模式及影响分析
                            权重分配
                    
                
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                    Keywords
                    
                            D-S evidence
                            fuzzy theory
                            failure mode effect analysis
                            weight allocation
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]                                
                            
                    
                
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                题名考虑认知不确定度和评估贴近度的AHP赋权法
            
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                            作者
                                韦可佳
                                耿俊豹
                                徐孙庆
                
            
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                    机构
                    
                            海军工程大学动力工程学院
                            解放军
                    
                
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                出处
                
                
                    《火力与指挥控制》
                    
                            CSCD
                            北大核心
                    
                2020年第10期23-27,共5页
            
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                        基金
                        
                                    国家自然科学基金面上项目(51179196)
                                    海军工程大学自然科学基金资助项目(K425517K156)。
                        
                    
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                    文摘
                        针对传统AHP中可能出现的判断矩阵不满足一致性要求,以及专家主观性认知不足的问题,结合群决策理论,提出了一种考虑认知不确定度和评估贴近度的群决策AHP赋权法。基于评估贴近度分配专家权重;提出专家认知不确定度的概念,对各判断矩阵进行了合理修正;最后,采用循环调节的方式加权得出专家群体的判断矩阵。案例分析表明,该方法可以根据评估贴近度与认知不确定度合理地分配专家权重并修正判断矩阵,在一定程度上减小了不满足一致性要求所造成的影响,使得群决策AHP方法更加简洁、评估结果更加合理,在工程实践中值得推广应用。
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            层次分析法(AHP)
                            群体决策
                            权重
                            评估贴近度
                            认知不确定度
                    
                
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                    Keywords
                    
                            analytic hierarchy process(AHP)
                            group decision
                            weight
                            evaluation closeness
                            cognitive uncertainty
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    N945.25
[自然科学总论—系统科学]                                
                            
                    
                
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            - 
                题名一种改进的D-S冲突证据合成方法
                    被引量:12
            
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                            作者
                                徐孙庆
                                耿俊豹
                                魏曙寰
                                韦可佳
                
            
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                    机构
                    
                            解放军
                            海军工程大学动力工程学院
                    
                
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                出处
                
                
                    《火力与指挥控制》
                    
                            CSCD
                            北大核心
                    
                2019年第10期84-88,共5页
            
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                        基金
                        
                                    国家部委基金(9140A27040215JB11434)
                                    海军工程大学自然科学基金资助项目(425517K156)
                        
                    
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                    文摘
                        产生反直觉结果是D-S证据理论在融合冲突证据时经常出现的问题,为了解决这一问题,提出一种改进的D-S冲突证据合成方法。利用Pignistic概率距离衡量证据间的冲突;同时,引进证据间相似度、支持度、确定度、决策度以及可信度来共同确定证据的权重,合理地分配冲突在各命题的比例;并对存在冲突的证据进行修正处理;最后,利用统一信度函数模型对证据进行合成。通过算例验证并与其他方法进行对比表明,所研究的方法在处理冲突证据时优于其他方法,鲁棒性和收敛性更好。
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            D-S理论
                            证据冲突
                            合成规则
                            Pignistic概率距离
                    
                
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                    Keywords
                    
                            D-S evidence
                            conflicting evidence
                            combination rule
                            Pignistic probability distance
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]                                
                            
                    
                
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