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题名基于双重模糊模拟的直觉模糊向量关联规则挖掘
被引量：10
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作者
陈通
樊蓓蓓
陈东萍
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机构
上海大学机电学院
临沂大学物流学院
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2020年第7期1875-1886,共12页
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文摘
针对传统模糊关联规则挖掘方法在原始决策表和挖掘算法方面的不足,提出基于双重模糊模拟的直觉模糊向量关联规则挖掘方法。原始决策表方面,传统模糊关联规则挖掘在表达决策者犹豫程度及自然语言多维度属性方面存在不足,故采用直觉模糊集组成的直觉模糊向量作为基本元素构建原始决策表。考虑决策者惯用自然语言的特点,引入双重模糊思想对传统直觉模糊集进行改进,并采用模糊集表达犹豫度。挖掘算法方面,直觉模糊向量关联规则挖掘存在两个难点,一是由于原始决策表的基本元素为向量,维度较大,导致挖掘效率低;二是现有挖掘算法中使用规则支持度和置信度,无法集成直觉模糊集中决策者的犹豫度。由此,提出了双层关联规则挖掘方法框架。底层关联规则挖掘方法为顶层关联规则挖掘提供内部关联规则,通过两次关联规则挖掘降低原始决策表的维度。引入双重模糊向量表达直觉模糊集的犹豫度,以双重模糊变量的期望值估算关联规则的支持度,在关联规则挖掘过程集成了犹豫度。以裸眼3D片源设计与制作中画面布局的决策过程为例,验证了所提方法的可行性和有效性。
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关键词
直觉模糊向量
关联规则挖掘
双重模糊变量
双重模糊模拟
犹豫度
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Keywords
intuitionistic fuzzy vector
association rules mining
dual fuzzy variable
dual fuzzy simulation
hesitancy degree
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分类号
TH122
[机械工程—机械设计及理论]
TP391.7
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名不确定环境下回收发动机拆卸调度方法
被引量：6
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作者
温海骏
刘明周
刘长义
刘从虎
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机构
合肥工业大学机械与汽车工程学院
中北大学机械与动力工程学院
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2015年第5期1279-1286,共8页
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基金
国家973计划资助项目(2011CB013406)~~
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文摘
针对再制造系统中回收发动机的不确定因素,研究面向再制造拆卸的调度问题。首先为了减少再制造拆解过程中不确定因素的影响,采用模糊综合评价法进行了回收质量等级划分;然后采用双重模糊变量描述了回收发动机质量状况差异及拆解时间的不确定性,建立了基于双重模糊机会约束的再制造拆解车间生产调度问题模型;应用双重模糊模拟技术产生输入和输出数据,利用神经网络逼近模型的不确定函数,将训练后的神经网络嵌入遗传算法求出优化结果。通过仿真实例验证了该混合智能优化算法解决双重不确定拆卸调度问题的有效性和合理性。
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关键词
再制造
拆卸
调度
双重模糊变量
混合智能算法
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Keywords
remanufacturing
disassembly
scheduling
bifuzzy variables
hybrid intelligent algorithm
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分类号
TH186
[机械工程—机械制造及自动化]
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