简介:在考虑客户满意度和生产过程中不确定性因素前提下研究了混装线投产排序问题.以三角模糊数表示加工时间、六点模糊数表示完工时间,建立了基于交货期的客户满意度评价方法.并进一步以满意度为优化目标,结合模糊不确定因素,建立了混装线投产排序问题数学模型,并通过遗传算法进行求解.最后,通过数据实例分析了客户满意度与完工时间的相互影响,主要从三个角度对结果进行分析:(1)最小生产单元MPS(MinimumProductSet)内产品比例的均衡性对客户满意度和模糊完工时间的影响;(2)MPS内产品比例相同的条件下,模糊交货期区间权重比例对客户满意度的影响;(3)相同条件下,客户满意度和模糊完工时间分别作为优化目标时两者之间的差异.从而验证了该模型的有效性.
简介:目的:通过对志愿者观看3D影片之后的脑电信号进行主成分分析,选取最能代表立体视觉疲劳度的主成分,运用BP神经网络对疲劳等级进行建模,提高对疲劳度等级的预测准确度。方法:采集15名志愿者观看五部不同3D影片前后的脑电信号,先对脑电信号进行疲劳度分级并选取特征通道;再对特征通道的脑电信号进行主成分分析选取影响最大的特征主成分,利用BP神经网络进行建模,根据建立的模型对立体视觉引起的疲劳等级进行预测,将预测结果与已知的疲劳等级进行对比。结果:根据文献中的疲劳等级将实验结果分成三个等级;据累计贡献率超过90%选取的前四个主成分建立的预测模型,准确度达95.4%。结论:运用主成分分析和BP神经网络的方法对立体视觉疲劳度进行预测,预测准确度较高,与直接根据脑电特征参数建立模型的方式相比简便和准确,这一方法对立体视觉引起的疲劳度分级及预测提供了新的思路。