39、多领域技术研究:智能制造与遥感影像变化检测

多领域技术研究:智能制造与遥感影像变化检测

智能制造中代理技术的影响

技术变革与MTPs发展

随着技术的不断创新,我们运用知识与现实世界交互的方式发生了革命性的变化。政府的技术政策议程再次纳入了中等技术产品(MTPs),使得MTPs市场蓬勃发展,各阶层都能在一定程度上负担得起。而要满足对MTPs的需求,需要在其制造过程中引入由代理技术支持的自动化。

研究方法与关键因素分析

  • 变量分类与优先级确定 :研究揭示了多代理技术(MAT)组件中的不同变量,对其进行分类并按相对相关性排序。通过层次分析法(AHP),为多代理赋予了优先级。结果发现,信息支持系统(ISS)是文献中众多变量里最重要的因素。
  • 关系建模 :采用决策试验与评价实验室法(DEMATEL)这一结构建模技术,建立了多代理技术各方面的相互关系。从DEMATEL的结果来看,制造系统维护(MMS)、故障检测诊断与预测(FDDP)和组织因素(OF)属于效果组,而信息支持系统(ISS)和机器控制系统(MCS)属于原因组。

两种方法对比

在AHP中,ISS优先级最高,其次是MCS;在DEMATEL中,MCS优先级最高,其次是ISS。有趣的是,制造控制系统(MCS)和信息支持系统(ISS)在两种方法中都是最重要的两个因素。因此,如果在制造工厂的信息支持系统和制造控制系统维护方面实现更好的自动化,就可以提高MTPs制造的质量、生产率和可控性。

行业定制框架与研究局限

后续可以针对特定行业,如武器弹药、电气

MATLAB代码实现了一个基于种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 算法优化RBF网络:使用种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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