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大数据：数据驱动的过程质量控制与改进新视角被引量：37: 1; 作者任明仑宋月丽《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期2731-2742,共12页; 为了在制造业大数据环境下获得一种全局、动态、发展的新思维方式来研究解决生产运营管理中的各种问题,针对数据驱动的过程质量控制与改进,总结国内外研究现状,分析存在的问题和不足;将数据生命周期理论引入过程质量控制,提出一种基于... 展开更多; 关键词大数据生命周期过程控制质量预测工艺优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于MapReduce的蚁群算法被引量：22: 2; 作者吴昊倪志伟王会颖《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2012年第7期1503-1509,共7页; 云计算环境下应用蚁群算法分布式并行对问题进行求解的研究较少,且蚁群算法存在搜索时间长和易收敛于非最优解的缺陷,当问题的规模较大时求解困难。为此应用云计算技术将蚁群算法并行化,提出基于MapReduce的蚁群算法。该算法将分治思想... 展开更多; 关键词云制造云计算蚁群算法分治模拟退火算法旅行商问题; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于竞争与协同效应的复杂制造任务一对多双边匹配模型被引量：9: 3; 作者任磊任明仑《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期1110-1123,共14页; 为了增强智慧云平台上匹配方案的稳定性、降低云任务匹配问题的复杂性,通过构建任务竞争关联网络和服务协同网络,提出基于竞争与协同效应的一对多双边匹配问题。运用期望效用理论计算双方满意度,提出基于竞争关联的任务间满意度和基于... 展开更多; 关键词复杂任务竞争关系协同效应双边匹配改进粒子群算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

灰铸铁抗拉强度预测的局部加权线性回归建模被引量：6: 4; 作者任明仑宋月丽褚伟《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期65-71,共7页; 为实现在生产现场对灰铸铁抗拉强度进行快速、准确的预测控制,引入非参数化的局部加权线性回归建模方法,过程参数的选择结合铁水热分析仪检测的碳、硅含量及光谱仪检测的锰、磷、硫等主要化学成分值。从安徽一家大型铸造厂的实际生产中... 展开更多; 关键词铸铁抗拉强度局部加权线性回归性能预测质量控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于混合任务网络的智慧制造任务协同分配模型被引量：3: 5; 作者任磊任明仑《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期838-850,共13页; 复杂任务场景下,由于制造子任务间存在多维的物料、信息、知识交互和传递关系,对匹配服务单元间的协同能力提出一致性要求,任务关系与服务协同关联匹配不精确将带来额外协调和交互成本,降低资源配置效率,而传统任务分配模型忽视任务关... 展开更多; 关键词混合任务网络任务分配多目标优化加权TOPSIS; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名大数据：数据驱动的过程质量控制与改进新视角被引量：37: 1; 作者任明仑宋月丽; 机构合肥工业大学教育部过程优化与智能决策重点实验室; 出处《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期2731-2742,共12页; 基金国家自然科学基金资助项目（71531008）~~; 文摘为了在制造业大数据环境下获得一种全局、动态、发展的新思维方式来研究解决生产运营管理中的各种问题,针对数据驱动的过程质量控制与改进,总结国内外研究现状,分析存在的问题和不足;将数据生命周期理论引入过程质量控制,提出一种基于数据生命周期的质量控制持续演进框架,详细阐述质量数据的收集、存储、更新以及应用于实时质量控制和持续改进的动态过程,并将数据、问题、知识关联起来,对质量数据的治理、重用以及质量知识的积累和传承问题进行了探索。最后指明了进一步的研究方向。; 关键词大数据生命周期过程控制质量预测工艺优化; Keywords big data life cycle process control quality prediction process optimization; 分类号 TP1 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] F253.3 [经济管理—国民经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MapReduce的蚁群算法被引量：22: 2; 作者吴昊倪志伟王会颖; 机构合肥工业大学管理学院合肥工业大学教育部过程优化与智能决策重点实验室安徽财贸职业学院电子信息系; 出处《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2012年第7期1503-1509,共7页; 基金国家863计划资助项目(2011AA040501) 国家社会科学基金资助项目(10CGL024) 安徽省教育厅自然科学重点资助项目(KJ2011A006)~~; 文摘云计算环境下应用蚁群算法分布式并行对问题进行求解的研究较少,且蚁群算法存在搜索时间长和易收敛于非最优解的缺陷,当问题的规模较大时求解困难。为此应用云计算技术将蚁群算法并行化,提出基于MapReduce的蚁群算法。该算法将分治思想和模拟退火算法融入蚁群算法,改进其缺陷,并应用于求解较大规模的旅行商问题。仿真实验取得了较好的效果,且获得了测试实例gr666的新解。; 关键词云制造云计算蚁群算法分治模拟退火算法旅行商问题; Keywords cloud manufacturing cloud computing ant colony optimization divide conquer simulated annealing algorithm traveling salesman problem; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于竞争与协同效应的复杂制造任务一对多双边匹配模型被引量：9: 3; 作者任磊任明仑; 机构合肥工业大学教育部过程优化与智能决策重点实验室; 出处《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期1110-1123,共14页; 基金国家自然科学基金重点资助项目(71531008) 国家自然科学基金面上资助项目(71271073)~~; 文摘为了增强智慧云平台上匹配方案的稳定性、降低云任务匹配问题的复杂性,通过构建任务竞争关联网络和服务协同网络,提出基于竞争与协同效应的一对多双边匹配问题。运用期望效用理论计算双方满意度,提出基于竞争关联的任务间满意度和基于社会网络的服务间满意度聚合方法。以最大化任务满意度、服务满意度、任务间满意度和服务间满意度为目标,构建任务双向匹配多目标优化模型,运用改进非支配粒子群算法和加权TOPSIS求解得到最佳方案。通过汽车智慧制造实验验证了模型和算法的有效性,并与传统双向匹配、只考虑任务竞争、只考虑服务协同的3类匹配模型进行比较,分析不同应用场景下模型所获最优方案的差异,证明了所提模型在竞争与协同环境下的优势,获得了贴近真实情景的最优满意稳定匹配。; 关键词复杂任务竞争关系协同效应双边匹配改进粒子群算法; Keywords complex task competition relationship synergy effect two-sided matching improved particle swarm algorithm; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名灰铸铁抗拉强度预测的局部加权线性回归建模被引量：6: 4; 作者任明仑宋月丽褚伟; 机构合肥工业大学教育部过程优化与智能决策重点实验室; 出处《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期65-71,共7页; 基金国家自然科学基金(71531008)资助项目; 文摘为实现在生产现场对灰铸铁抗拉强度进行快速、准确的预测控制,引入非参数化的局部加权线性回归建模方法,过程参数的选择结合铁水热分析仪检测的碳、硅含量及光谱仪检测的锰、磷、硫等主要化学成分值。从安徽一家大型铸造厂的实际生产中采集100多炉铁水化学成分与对应抗拉强度数据,经预处理后,分成训练集和验证集,进一步从新的生产批次采集检测数据组成测试集;并从文献中收集40组数据组成另一数据集,进行两组对比验证实验。将局部加权线性回归模型,与目前灰铸铁强度预测中常用的多元线性回归模型和BP神经网络模型对比,验证了该方法能够达到更高的预测精度,且其非参数化的建模方式能够更好地适应生产现场复杂多变的工况环境。; 关键词铸铁抗拉强度局部加权线性回归性能预测质量控制; Keywords cast iron tensile strength locally weighted linear regression performance prediction quality control; 分类号 TG143.2 [金属学及工艺—金属材料]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于混合任务网络的智慧制造任务协同分配模型被引量：3: 5; 作者任磊任明仑; 机构合肥工业大学教育部过程优化与智能决策重点实验室; 出处《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期838-850,共13页; 基金国家自然科学基金重点资助项目(71531008 71271073)~~; 文摘复杂任务场景下,由于制造子任务间存在多维的物料、信息、知识交互和传递关系,对匹配服务单元间的协同能力提出一致性要求,任务关系与服务协同关联匹配不精确将带来额外协调和交互成本,降低资源配置效率,而传统任务分配模型忽视任务关系约束对分配结果的影响。鉴于此,通过任务网络与服务协同网络的动态匹配,构建了面向任务关系约束的任务协同分配方法。针对"好钢未用在刀刃上"现象,综合用户偏好和网络中心性分配任务权重,提出基于权重的服务胜任度聚合方法;针对"1+1<2"不协同现象,提出基于横向协同和纵向协同的服务协同水平计算方法;综合考虑服务群体的胜任度和协同水平,提出基于混合任务网络的多目标任务分配优化数学模型。利用改进非支配粒子群算法进行求解得到Pareto最优解集,根据用户偏好和实际制造情形,通过加权TOPSIS评估获取个性化、灵活的最佳分配方案。运用汽车云制造仿真实验,验证了模型的有效性,通过在最好解、平均解和运行时间上与其他算法进行对比,分析了所提方法的优势。; 关键词混合任务网络任务分配多目标优化加权TOPSIS; Keywords hybrid task network task allocation multi-objective optimization weighted TOPSIS; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	大数据：数据驱动的过程质量控制与改进新视角	任明仑宋月丽	《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心	2019	37	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于MapReduce的蚁群算法	吴昊倪志伟王会颖	《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心	2012	22	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于竞争与协同效应的复杂制造任务一对多双边匹配模型	任磊任明仑	《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心	2018	9	在线阅读下载PDF 职称材料
4	灰铸铁抗拉强度预测的局部加权线性回归建模	任明仑宋月丽褚伟	《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心	2019	6	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于混合任务网络的智慧制造任务协同分配模型	任磊任明仑	《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心	2018	3	在线阅读下载PDF 职称材料