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文檔簡介
1、產(chǎn)品生命周期管理是一種先進的企業(yè)信息化思想,它能夠把過去和現(xiàn)在的那些行之有效的技術(shù)、系統(tǒng)、流程、實施方法論和企業(yè)智力資產(chǎn)進行繼承與集成,在正確的企業(yè)戰(zhàn)略思想和商業(yè)原則指導(dǎo)下,將其提升為符合企業(yè)實際情況的解決方案,讓企業(yè)信息化變得更加現(xiàn)實和更容易實施。然而,現(xiàn)實系統(tǒng)復(fù)雜的不確定性和時變性使得對產(chǎn)品生命周期的預(yù)測精度受到很大的限制,目前尚無成熟、系統(tǒng)的適用于非線性時變系統(tǒng)的理論。近年來新興的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法由于具有很強的非線性逼進能力和自學(xué)
2、習、自適應(yīng)等特性,在模式識別、系統(tǒng)辨識、智能控制、圖像處理、故障診斷等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,而且,其智能化分析的特性適于對未來做出預(yù)測和評價,從而給解決這類問題提供了新的思想和方法。它的原理是采用誤差反傳的特性解決隱含層引入以后的學(xué)習問題,即采用梯度下降法使權(quán)值的改變總是朝著誤差小的方向改進,最終達到最小誤差。理論證明,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以對產(chǎn)品生命周期的狀態(tài)進行系統(tǒng)、智能的預(yù)測。基于此認識,本文對該類問題進行了較為系統(tǒng)深入的分析研
3、究。 雖然人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有很多優(yōu)點,但也存在語義功能差,知識的獲取過程和推理過程有黑箱性,難以約簡輸入的冗余數(shù)據(jù)等缺點。粗糙集理論是一種研究不精確數(shù)據(jù)的分析、推理,挖掘數(shù)據(jù)間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)隱含的知識,揭示潛在規(guī)律的行之有效的方法,在數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。本文分析論述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的工作原理,采用多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對產(chǎn)品生命周期進行預(yù)測。本文的主要工作有:(1)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差函數(shù)中引入加權(quán)系數(shù),弱化前期學(xué)習樣本,強
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