集成神经网络的工业产品设计方案评价

-精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 1 集成神经网络的工业产品设计方案 评价 摘 要： 工业产品设计方案的好 坏直接决定了产品带来的经济效益高低， 而工业产品设计方案受到多种指标影响， 是一个复杂的系统，为了获得理想的工 业产品设计方案，提出了集成神经网络 的工业产品设计方案评价模型。选择工 业产品设计方案的评价指标，并通过层 次分析法筛选重要的指标，采用两种神 经网络对工业产品设计方案进行评价， 并通过确定适合权值得到工业产品设计 方案的评价等级，最后通过实例测试评 价模型的性能。结果表明，集成神经网 络可以准确对工业产品设计方案进行评 价，评价结果优于其他模型，验证了该 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 2 模型的合理性和优越性。 中国论文网 /8/view-12898612.htm 关键词： 工业产品； 设计方案； 神经网络； 贡献权值； 评价模型 中图分类号： TN711?34； TH166 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（ 2017）07?0112?04 Evaluation of industrial product design scheme based on integrated neural network TANG Shan， QIN Jiayi （School of Mechanical & Electrical Engineering， Xuzhou Institute of Technology， Xuzhou 221000， China） Abstract： The design scheme of the industrial product determines the economic benefit of the product directly， and is affected by a variety of indicators. In order to obtain an ideal design scheme of the industrial product， an evaluation model of the industrial product design -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 3 scheme based on integrated neural network is put forward. The evaluation indicators of the industrial product design scheme are selected， and the important indicators are screened with the analytic hierarchy process. Two neural networks are used to evaluate the design scheme of the industrial product， and determine the suitable weight to obtain the eva?luation grade of the industrial product design scheme. The performance of the evaluation model was tested with an instance. The results show that the integrated neural network can evaluate the industrial product design scheme accurately， its evaluation result is superior to that of other models， and the rationality and superiority of the model were verified. Keywords ： industrial product； design scheme； neural network； contribution weight； evaluation model -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 4 0 引 言 随着市场经济的不断发展，企业 之间的竞争日益激烈，而工业产品是企 业的核心竞争力1。针对不同类型用户， 设计相应的工业产品是适应现代市场竞 争的需要，因此建立科学、合理的工业 产品设计方案评价模型成为企业产品创 新中的关键问题，具有十分重要的应用 价值2?3。 工业产品设计方案受到多种指标 影响，是一个复杂的系统，为此近年来 国内外学者进行深入研究。有学者提出 模糊聚类分析、灰色聚类分析的工业产 品设计方案评价模型4?5，这些模型虽 然考虑了工业产品设计过程的多个指标， 但无法描述工业产品设计方案评价过程 中的非线性、随机性问题，局限性十分 明显6。 随着人工神经网络的不断成熟， 有学者提出基于神经网络的工业产品设 计方案u 价模型 7?9，可以对复杂系 统进行无限逼近，获得良好的工业产品 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 5 设计方案评价结果。 然于工业产品设计系统的复杂， 单一神经网络无法建立科学、合理的工 业产品设计方案评价模型。为此有学者 提出了组合神经网络的工业产品设计方 案评价模型10 ，比单一神经网络的评 价结果更加客观、可信，但如何确定每 一个神经网络对最终工业产品设计评价 结果的贡献十分关键，目前还没有较好 的解决方法。 为了获得理想的工业产品设计方 案，提出了集成神经网络的工业产品设 计方案评价模型。 首先选择工业产品设计方案的评 价指标，并通过层次分析法筛选重要的 指标，然后采用神经网络对工业产品设 计方案进行评价，通过权值得到工业产 品设计方案的评价等级，实例测试结果 表明，集成神经网络可以准确对工业产 品设计方案进行评价，评价结果优于其 他模型。 1 工业产品设计方案的评价指标 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 6 体系 工业产品设计方案评价受多种指 标影响，多指标可以定义为 x1，x2 ，xm， 这些指标之间互相 联系，同时也存在干扰，导致工业产品 设计方案评价指标十分复杂，指标和工 业产品设计方案评价结果之间出现一种 非线性变化关系，它们可以采用如下函 数进行描述： y=fx1，x2， ，xn （1） 式中f（ ）表示工业产品设计 方案的评价模型。 工业产品设计方案评价首先要建 立指标体系，若指标体系建立不好，那 么后继的工业产品设计方案评价结果将 不合理。 工业产品设计方案评价指标很多， 它们对工业产品设计方案评价结果的影 响程度不一样，而且若全部作为评价模 型输入，会导致评价模型的结构十分复 杂，为此采用层次分析方法剔除一些不 重要的指标，筛选出一些重要指标。层 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 7 次分析法根据标度值对两个指标的关系 进行衡量，标度值为： Aij=1，Aij9 （2 ） 式中：EVi和EVj表示指标i 和指标j对评价结果的影响程度。 如果两个指标的影响程度出现评 价不一致时，那么就进行一致性校验， 即： CR=max-nn-1 （3） 式中：max 为最大特征值； n 为阶数。 2 RBF 神经网络和 BP 神经网络 2.1 RBF 神经网络 RBF 神经网络是一种经典的神经 网络，自m 应能力强、学习效率低， 且需要调整参数相对较少，在工业产品 设计方案评价中得到了成功应用，基本 的 RBF 神经网络如图 1 所示。 设X 表示输出，RBF 神经网络 的回归函数定义如下： f（X ）=i=1lWisRi （X） （4） 式中：Ri（X）为 RBF 函数， -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 8 i为神经元节点的数量；Wis为权值。 RBF 函数对输入数据进行变换， 本文采用高斯核函数，其定义为： Ri（X）=exp-12X-cii （5） 式中：ci为 RBF 函数的中心； i为中心的宽度；X-ci为X与ci之 间的距离。 在 RBF 神经网络的学习过程中， 计算i（j） =X（j）-ci（j-1）2的值， 并找到距离最小的中心cmin， 同时对 RBF 函数的中心进行调整，具体为： cmin（ j）=cmin（j-1 ）+X（j）- cmin（j-1 ） （6） 式中为学习速率。 调整后的欧几里德范数计算公式 为： min （j）=X （j）-cmin（j） （7） 2.2 BP 神经网络 BP 神经网络也是一种经典的神 经网络，具有误差反馈功能，设映射过 程为：f：RmR1，那么 BP 神经网 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 9 络隐含层节点输入为： Sj=i=1mwijxi-j （8） 式中：wij 为初始连接权值； j为 初始阈值。 通过 Sigmoid 函数对输出数据进 行变换，该函数定义为： f（x） =11+e-x （ 9） 相应的输出计算公式为： bj=11+expi=1mwijxi-j， j=1，2，p （10） 最后，BP 神经网络的输入向量 和实际输出为： L=j=1pwjkbj- kxi+1=11+expj=1pvjbj- （11） 式中：vj 为隐含层至输出层的 神经元节点之间的权值；为输出层的 阈值。 3 集成神经网络的工业产品设计 方案评价模型 （1） 对一个工业产品设计方案 进行分析，并通过一些专家建立工业产 品设计方案评价指标体系。 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 10 （2） 对工业产品设计方案评价 指标的值进行如下处理，归一化区间为 0，1。 xi=xi-ximinximax-ximin （12） 式中：ximin和ximax分别为最 小值和最大值。 （3） 采用层次分析法计算每一 个指标对工业产品设计方案评价结果的 贡献，并剔除一些不重要的评价指标。 （4） 根据筛选出来的指标对工 业产品设计方案评价样本进行处理，减 少样本的规模，加快神经网络的学习过 程。 （5） 根据指标数据分别确定 BP 神经网络和 RBF 神经网络的结构。 （6） 采用 BP 神经网络和 RBF 神经网络分别建立工业产品设计方案评 价模型，并根据支持向量机确定它们的 权重值。 （7） 根据权重值得到工业产品 设计方案的评价结果。 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 11 集成神经网络的工业产品设计方 案评价流程如图 2 所示。 4 性能的测试 为了分析集成神经网络的工业产 品设计方案评价模型的可行性和优越性， 采用 VC+ 6.0 编程进行仿真测试，首 先根据评价指标采集数据，并通过采用 层次分析法保留最重要的一些指标，集 成神经网络的工业产品设计方案评价等 级与专家评价的等级相关系数变化曲线 如图 3 所示，从图 3 可以发现，集成神 经网络的工业产品设计方案评价结果更 可靠。 采用 BP 神经网络和 RBF 神经网 络进行工业产品设计方案评价对比实验， 结果如图 4 和图 5 所示，它们的相关系 数如表 1 所示。 对表 1 以及图 4，图 5 的结果进 行对比和分析，集成神经网络的工业产 品设计方案评价结果要优于 RBF 神经 网络和 BP 神经网络，主要是综合了 RBF 神经网络和 BP 神经网络的优点， -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 12 可以从多个方面描述工业产品设计方案 的优劣，有效提高了工业产品设计方案 的评价准确性，评价结果更加科学合理。 5 结 语 为了解决单一神经网络的工业产 品设计评价结果不合理的难题，本文提 出集成神经网络的工业