基于改進(jìn)型灰色RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小批量產(chǎn)品質(zhì)量控制研究.pdf

1、隨著全球化市場競爭日益激烈,質(zhì)量意識在企業(yè)中得到了越來越多的重視。同時(shí),消費(fèi)者需求上的多樣化也使得企業(yè)在競爭方向上有所改變,這一系列的原因最終導(dǎo)致生產(chǎn)企業(yè)的生產(chǎn)模式發(fā)生了變化,多品種小批量生產(chǎn)模式的應(yīng)用變得越來越廣泛。這種生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)變,使得傳統(tǒng)的質(zhì)量預(yù)測方法很難在企業(yè)中直接應(yīng)用,尤其對于精度要求較高產(chǎn)品的生產(chǎn),需要更為有效的預(yù)測方法來滿足企業(yè)需求。如何將現(xiàn)有方法改進(jìn)并有效應(yīng)用到多品種、小批量生產(chǎn)的質(zhì)量控制中,提出適用范圍廣、控制效果好

2、的方法成為我們目前面臨的一項(xiàng)緊迫任務(wù)。
　　 本文首先對多品種、小批量生產(chǎn)方式的特點(diǎn)進(jìn)行介紹,在此基礎(chǔ)上介紹了在該生產(chǎn)條件下有關(guān)質(zhì)量控制的相關(guān)方法,并對這些方法進(jìn)行了系統(tǒng)的分析與分類。同時(shí),選取主要的幾種方法做了詳細(xì)的分析比較,闡述每種方法的適用范圍及優(yōu)缺點(diǎn)。
　　 其次,以灰色系統(tǒng)理論方法和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法為基礎(chǔ),主要介紹兩種算法在質(zhì)量控制中的模型建立及應(yīng)用。重點(diǎn)闡述了傳統(tǒng)GM(1,1)模型的建立以及基于背景值優(yōu)化和

3、動(dòng)態(tài)優(yōu)化改進(jìn)下的GM(1,1)模型,并分別用實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證,得出優(yōu)化模型所具有的優(yōu)勢。
　　 最后,結(jié)合灰色GM(1,1)模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)勢,依據(jù)預(yù)測補(bǔ)償控制思想,將改進(jìn)的GM(1,1)模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)結(jié)合,建立改進(jìn)型灰色RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測補(bǔ)償模型。在此基礎(chǔ)上應(yīng)用該模型對算例進(jìn)行建模分析,并分別與動(dòng)態(tài)指數(shù)平滑和未改進(jìn)的灰色RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較,結(jié)果表明該優(yōu)化預(yù)測模型在精度和穩(wěn)定性方面,都高于兩種對比的模型。通