一、模糊控制规则生成过程中不相容问题的一种解决方案（论文文献综述）
成先娟[1]（2021）在《基于乘性一致性偏好关系的决策理论与方法研究》文中认为决策问题往往都具有决策目标的多重性、时间的动态性以及决策状态的不确定性等特点,这使得决策问题包含着许多不确定信息。区间数和三角模糊数是两种很特殊的模糊集,它们在表示不确定信息方面能更加贴合决策者的思维,也能更合理有效地描述和刻画决策问题中的不确定信息。本论文主要研究了基于乘性一致性的区间互反偏好关系、区间值模糊偏好关系和三角模糊数互反偏好关系这三类偏好关系的理论研究和方法的应用,主要研究内容有以下五个方面。（1）区间互反偏好关系是区间数和互反偏好关系相结合的产物。本文首先分析了区间互反偏好关系的几何乘性一致性的特点,提出了两个区间互反偏好关系之间几何对数相容度的概念,进而给出了区间互反偏好关系的几何对数一致性指标。对于基于区间互反偏好关系的群决策问题,利用两个区间互反偏好关系的几何对数相容度,建立了一个凸规划模型确定专家权重。最后,提出了基于区间互反偏好关系的几何对数一致性指标和几何对数相容度的群决策方法。（2）分析了已有的区间数可能度公式的不足,提出了一种新的区间数可能度公式,证明了由此导出的区间数序关系是容许序,并用于区间排序权重的优劣比较中。基于Krej?í提出的区间互反偏好关系的乘性一致性,提出了一个区间互反偏好关系的一致性指标,并通过仿真试验给出了一致性指标的阈值。对于基于区间互反偏好关系的群决策问题,给出了群共识指标的定义,并设计了一个提高群共识指标的迭代收敛算法。最后,给出了基于区间数的容许序关系和群共识的群决策方法。（3）分析了已有的区间互反偏好关系乘性一致性的不足,提出了一个区间互反偏好关系乘性一致性定义,并证明了该定义满足置换不变性和鲁棒性,同时分析了与已有的区间互反偏好关系的一致性定义之间的关系。基于新的区间互反偏好关系的乘性一致性定义,给出了一个提高区间互反偏好关系的一致性程度的收敛迭代算法。最后,提出了基于区间互反偏好关系的决策方法。（4）针对区间值模糊偏好关系,分析了已有的区间值模糊偏好关系的乘性一致性定义的不足和它们之间的关系,提出了一个新的区间值模糊偏好关系的乘性一致性定义,证明了提出的新定义满足置换不变性和鲁棒性,分析比较了与已有的区间值模糊偏好关系的乘性一致性定义之间的关系。对于不完全的区间值模糊偏好关系,提出了可接受的不完全区间值模糊偏好关系的概念。结合新的区间值模糊偏好关系的乘性一致性定义,给出了一个计算不完全区间值模糊偏好关系中缺失元素的算法,提出了两个完全的区间值模糊偏好关系之间的总偏差的概念,基于此概念建立了一个优化模型确定方案的排序权重,进而提出了基于区间值模糊偏好关系单人决策方法。（5）三角模糊数互反偏好关系是三角模糊数和互反偏好关系相结合的产物。本文首先给出了三角模糊数的左右（L-R）几何均值的概念,进而拓展了经典的互反偏好关系的乘性一致性定义。本文提出了一种三角模糊数互反偏好关系的L-R几何一致性定义和满意的L-R几何一致性定义,证明了该定义满足置换不变性和鲁棒性。最小化两个三角模糊数互反偏好关系之间的差异度,并构建了一个提高三角模糊数互反偏好关系的乘性一致性的规划模型。通过两个比较准则,基于蒙特卡罗实验说明所提出的决策方法的优越性。
徐现强[2]（2021）在《基于知识约简的航空发动机涡轮部件故障诊断专家系统设计》文中指出在航空燃气涡轮发动机中,涡轮部件承受了最大的机械负荷、空气动力负荷和热负荷,因此在发动机运行过程中最容易产生各种故障,甚至引起安全事故。本文为了解决航空发动机故障知识获取难、推理慢的问题,降低排除故障的代价,提高航空发动机的健康检测和故障诊断水平,设计了航空发动机涡轮部件故障诊断专家系统并进行了实现。首先,研究了故障知识获取。采用知识约简算法进行知识获取,利用分辨矩阵对离散化的专家知识数据进行属性约简和值约简,然后进行规则检测,得到用于判故的故障规则。其次,研究了专家系统知识库的构建。采用三种规则表示方法对专家系统的故障规则进行表示,以用于不同的规则使用场景。然后根据数据处理及推理机的需要,设计了四张关系型数据表,分别为样本属性表、决策属性表、故障规则表和判读结果表。再次,设计了航空发动机涡轮部件故障诊断专家系统推理机。首先研究了基于规则决策树深度优先遍历的精确推理算法,提高了推理机的推理效率;然后研究了产生式规则模糊推理,并利用熵权法确定各前提权重,提高了推理机处理条件不确定性事实的能力;最后,基于混合推理方法,提出精确推理与模糊推理相结合的综合推理算法,同时兼顾处理模糊问题的能力和推理效率。最后,研发了航空发动机知识获取和故障诊断软件。根据前文的理论研究,使用Visual Studio与SQL Server数据库实现了各功能模块,并使用航空发动机模型仿真数据与发动机现场试机数据对软件进行了测试,证明了该软件有着很高的实用价值。
王敬前[3]（2021）在《覆盖粗糙集与模糊粗糙集及其在化工过程故障诊断中的应用》文中认为化工过程反应复杂,具有高度非线性、连续性和时变性等特点,一旦发生故障,将会给经济和生命安全带来严重的损失。因此,如何从海量工业数据中挖掘出有用信息,进行化工过程的故障诊断成为当前研究的热点。随着当今人工智能的发展,故障诊断技术也进入了一个新的时代。但对于多故障诊断和不完备信息下的故障诊断等问题,还有待进一步探索。粗糙集理论和模糊集理论是人工智能领域两种处理信息系统中不完备和不确定性数据的重要工具。目前,模糊集理论在故障诊断领域已得到了较为广泛的应用,而粗糙集理论在该领域中的应用还处在刚刚起步的阶段。本文通过融合覆盖粗糙集与模糊粗糙集,针对田纳西伊斯曼（TE）化工过程、化工汽轮机组和聚合釜三类化工过程的故障诊断,研究了覆盖粗糙集模型与模糊覆盖粗糙集模型中的相关不确定性问题,建立了相关数据分析与挖掘的理论体系,为解决化工过程故障诊断提供了更加智能的方法。本文的主要工作与贡献如下:1)针对不完备信息条件下的故障诊断问题,利用覆盖粗糙集提出了从不完备信息故障特征中剔除冗余信息的方法,从而提高了传统故障诊断的准确率,并将其应用在化工汽轮机组的故障诊断中。首先,从矩阵的角度研究了覆盖粗糙集中有关最大、最小描述的相关问题,并利用机器学习库中的公开数据集与传统的计算方法做比较,实验结果表明基于矩阵的计算方法节省了计算时间。借助于上述最大描述的矩阵计算方法,提出了计算不完备信息系统中极大相容块的矩阵计算方法,很好得解决了数据维数过高时,计算耗时的问题。接着,通过极大相容块,将原不完备决策表转化为极大相容块最全描述决策表。在新的决策表基础上,提出了基于分辨矩阵的属性约简计算方法。最后,基于所提出的基于极大相容块的属性约简方法,建立了“极大相容块+智能分类器”的故障诊断方法,为解决不完备信息条件下的故障诊断问题提供一种新方法。并针对不完备信息条件下化工汽轮机组的故障诊断问题,进行了仿真实验。实验结果表明,若智能分类器分别选择支持向量机（SVM）、随机森林和决策树,则所提出的“极大相容块+智能分类器”故障诊断方法的准确率均为87.5%,而只使用上述智能分类器的故障诊断准确率最高只有75%,准确率至少提高了 12.5%。2)针对完备信息条件下的故障诊断问题,利用模糊覆盖粗糙集提出了从完备信息故障特征中剔除冗余信息的方法,从而提高了传统故障诊断的准确率,并将其应用在TE化工过程的故障诊断中。理论方面:首先,作为模糊β-覆盖近似空间中已有可约元和约简概念的补充,提出了I-可约元和I-约简的概念。在此基础上,研究了模糊β-最小描述与β-约简之间的等价刻画、模糊β-最大描述与β-核之间的等价刻画等问题。然后,将上述一个模糊β-覆盖近似空间中的概念推广到了两个模糊β-覆盖近似空间中,得到了新的概念及相关性质。在上述所有结果的基础上,一个模糊β-覆盖与其诱导的七个模糊β-覆盖之间关系,及这些模糊β-覆盖的格结构被研究。应用方面:基于以上模糊覆盖粗糙集模型,提出了一种基于模糊β-邻域的属性约简方法。并在此基础上,建立了“模糊覆盖粗糙集+SVM”的智能故障诊断方法。最终,以TE化工过程为背景,针对以下4种状态:正常、阶跃故障（由过程变量的阶跃变化引起的故障）、漂移故障（化工反应动力学的缓慢漂移引起的故障）和阀门粘滞故障,建立了模糊覆盖信息系统,通过所提出的基于模糊β-邻域的属性约简方法,从53个故障征兆属性中确定出23个作为故障特征,然后通过建立的“模糊覆盖粗糙集+SVM”方法进行了故障诊断仿真实验,其准确率为86.57%,而只使用SVM的方法得到的准确率为72.50%,准确率提高了 14.07%。3)在前两部分的基础上,为更有效地表达故障诊断中的各种不确定性信息,建立了若干广义模糊覆盖粗糙集模型及相关故障决策方法,并研究了其在聚合釜的故障诊断中的应用。首先,基于已有的直觉模糊β-覆盖近似空间和直觉模糊β-邻域的概念,以及第一型直觉模糊覆盖粗糙集模型,主要研究了它们的性质,并给出了一些新的概念和第二型直觉模糊覆盖粗糙集模型。在此基础上,提出了单值中智β-覆盖和单值中智β-邻域等概念,并建立了单值中智覆盖粗糙集模型。为了解决多属性群决策的问题,将单值中智β-覆盖和单值中智覆盖粗糙集模型推广到了多粒度的情况,建立了三类多粒度单值中智覆盖粗糙集模型。在故障信息条件下,提出了基于直觉模糊覆盖粗糙集的群决策方法和基于单值中智覆盖粗糙集的群决策方法。针对聚合釜故障诊断问题,分别建立了故障类型为:聚合釜电机出现故障、聚合釜减速机出现故障、聚合釜机封中轴故障、聚合釜组件故障和聚合釜正常运行,以及故障特征为:聚合釜减速机振动值、操作压力、拌转速和减速机温度的直觉模糊信息系统与单值中智信息系统。并将上述决策方法应用于聚合釜的故障诊断中,所提出的方法最终决策结果基本都是聚合釜电机出现故障。这与其他已有决策方法的结果一致。因此,所提出的基于聚合釜故障信息的广义模糊覆盖粗糙集的决策方法是有效的。综上所述,本文以化工过程为背景,采用理论研究与实验验证相结合的方法,进一步研究了覆盖粗糙集、模糊覆盖粗糙集和广义模糊覆盖粗糙集相关问题（覆盖约简问题、属性约简问题等）。在此基础上,分别考虑了不完备故障信息和完备故障信息两种情况,利用基于覆盖粗糙集（用于提高不完备信息故障诊断的准确率）和模糊覆盖粗糙集（用于提高完备信息故障诊断的准确率）的属性约简方法解决了故障诊断中的特征选择问题,并结合智能分类器提高了故障诊断的准确度。最后,利用所建立的广义模糊覆盖粗糙集模型,建立多属性群决策方法,将其应用于化工过程的故障诊断中,为多专家故障决策提供了一种简便的方案。这些都为化工过程的智能故障诊断方法提供了理论及技术参考。
黎淑翎[4]（2020）在《《1961纽约市区划决议案》的规制尺度及其技术工具研究》文中提出在我国控制性详细规划逾三十年的法制化进程中,关于控规对城市发展的适应性、控规的地位和角色、控规的管控技术等问题的探讨和反思从未停歇。在国土空间规划体系的构建中,在促进国土空间治理体系和治理能力现代化的要求下,在增量规划向存量规划转型的背景下,我国规划管理和开发控制的管控技术面临新的挑战,如何提高它的科学性、可操作性和权威性是一项重要的议题。美国的区划实践已经超过一个世纪,其管控技术在全球不同制度和发展背景的地区得到推广,可见其适应力和有效性。我国控规的管控技术和指标体系在很大程度上来源于美国区划,同时又依据本土化的认知和创新形成具有自身特色的技术工具。从对控规管控技术的分析中可以发现,区划中部分关键指标或未引入控规,或在我国的相关研究中被误读,或在控规中执行不同的控制功能,这些差异往往对指标的管控效果产生巨大的影响。因此,重新全面探究和审视区划的管控工具和技术逻辑,对完善控规管控技术有较大的指导意义。区划是美国地方政府普遍执行的开发控制制度,具有丰富的多元性。作为美国第一个实施综合区划的城市,纽约市城市空间的复杂性和多样性,以及纽约发展的成就足以证明其区划技术的有效性和适应性。《1961纽约市区划决议案》是纽约区划的重要转折和现行区划的基础,引入了“一张图”的综合分区体系,综合修订了法规文本结构,创新使用了容积率、开敞空间率、用途组、奖励区划等技术工具,对研究现代区划管控技术工具和逻辑具有较高的价值。本文运用历史、文献和比较的研究方法,以全文翻译《1961纽约市区划决议案》为基础,分析《1961纽约市区划决议案》的规制尺度和技术工具,辨析指标和规则的含义,全面审视和探究纽约区划控制的技术逻辑,理解其管控理念、原则和目标、规制尺度、管控指标和规则之间的关联性,探索指标的赋值逻辑,挖掘区划管控技术的原理,结合我国规划管控技术的问题,以期超越“简单模仿”、超越制度的差异而为完善我国规划管控技术提供具有适应性的创新建议。论文主体分为三个部分:第一部分介绍《1961纽约市区划决议案》的形成历史、特点、立法目的、管控范畴、规制尺度、分区体系和文本结构,为分析和理解该法的技术工具提供背景、框架和理念的基础资料;同时通过阐明法规形成的背景及其技术工具创新所应对的发展需求,论述研究《1961纽约市区划决议案》的管控技术具有现实意义。第二部分包括论文的第三章至第六章,分别分析《1961纽约市区划决议案》四项基本的管控内容:用途、体位（bulk）、标牌、停车。每一章的论述遵循基本的结构:阐明该项管控内容的目标或理念变迁;分析管控框架和规制尺度;解释具体技术工具中指标和规则的含义;探讨管控的技术逻辑,包括“目标—规制尺度—指标和规则”的关系、各项技术工具（指标和规则）之间的关联性以及指标的赋值逻辑;结合我国相关管控实践的比较研究,提出我国规划管理和开发控制存在的问题,并提供改善的建议和思路。第三部分为论文的第七章,以比较的视角分析了规制型开发控制体系的特点,阐明纽约区划的“自我实施”特征及由此决定的法规形式特点,解释《1961纽约市区划决议案》的实施与裁量机制,为完善我国控规的裁量机制提供借鉴经验。本文基于对一部完整的典型地方区划法规的多维度、系统性综合分析,探析了“一张图”综合区划中规划和管控目标、规制尺度、技术工具、指标体系和数值之间的关联性和传导机制,以比较的视角为我国完善规划管理和开发控制的技术工具提供完善建议。
杨楠[5]（2020）在《汽轮机智能诊断与健康管理关键技术研究》文中指出随着“中国制造2025”、“互联网+”、“新一代人工智能发展规划”等国家战略的提出,在人工智能技术的推动下,智慧电厂成为能源企业未来趋势。智能诊断与健康管理（Intelligent Diagnosis and Health Management,IDHM）技术,更是需要新一代人工智能技术的融入,用以辅助提高电厂对设备运行、诊断、维护的效率。当前关于故障诊断与维修决策的相关研究繁多,且各有特点。另一方面,又缺乏针对复杂系统构建IDHM技术体系的研究。导致当前各种新技术、新方法不能有效的被电厂认识和应用。由其是对汽轮机这类重大设备,其本身具有故障模式复杂、监测信息少、故障样本稀缺、诊断知识祭奠丰富等特点,需要有针对性的运用IDHM技术解决传统问题,同时,灵活的运用经验知识使IDHM技术更具智慧。因此,本文立足于IDHM是辅助运维人员发现异常、排除故障、降低风险的初衷,以汽轮机组这类重大设备为例,在总结其故障诊断难点问题的基础上,开展综合利用经验知识和机器学习的IDHM关键技术研究。首先,结合汽轮机组故障诊断与维护过程中经验知识依赖性强、知识重用性高、知识数据非结构化等特点,基于设备树分析、故障模式与影响分析和故障树分析方法,总结了故障机理的分析方法和步骤。基于知识图谱和本体理论,对具有复杂关系结构的诊断知识,提出了故障诊断知识图谱的构建流程。并以核电汽轮机例,建立了故障诊断知识图谱。通过采用知识图谱对诊断知识进行存储和表达,减少了系统中知识数据的冗余,提高了IDHM系统对知识数据的管理效率。其次,在总结汽轮机故障诊断常用的状态数据故障特征的基础上,对趋势型征兆和频谱型征兆的识别方法进行了研究。提出了一种与经验相结合的序列数据趋势特征量化方法,弥补了以往汽轮机故障诊断中对趋势型征兆识别方法的不足。基于汽轮发电机组振动故障发生时,激振力在非线性系统中传播的原理,提出了一种基于提取振源方向的频谱识别方法,相比传统方法,频谱识别准确率得到较大提高。本文基于汽轮机故障机理知识开展的征兆识别方法研究,弥补了当前汽轮机故障诊断中对趋势型征兆和频谱识别的不足,有助于IDHM系统实现自动征兆识别,提高系统诊断效率。再次,为了弥补征兆识别方法存在误报率和漏报率的情况,以及机器学习方法无法进行知识推理,得到故障原因和维修建议的缺陷,本文对故障隔离、故障诊断和故障严重程度评估方法进行了研究。本文提出了基于图数据库搜索技术的故障隔离方法,以解决由于测点冗余、征兆信息过剩、诊断知识重用造成的诊断目标范围过大的问题。通过故障隔离,也极大的缩小了后续故障诊断的目标范围。为进一步推理故障发生可能性,在提出故障因果网络概念的基础上,将知识图谱中的故障诊断知识转化为可进行模糊推理的贝叶斯网络（Bayesian Network,BN）诊断模型。基于在线征兆和人工排查信息实现了诊断系统与维修人员工作的交互式推理。为综合评估设备当前运行风险水平和优化故障排查顺序,提出了故障链严重程度计算方法,从多个角度综合评估诊断网络中的可能故障链,使维修建议可在较少维修次数下快速降低设备运行风险水平。最后,本文在上述研究的基础上,通过对核电汽轮机IDHM样机系统的开发,设计和开发了 IDHM系统的架构、数据仓库以及各主要功能,使各项技术在功能和数据流转方面得以有效的融合。通过样机系统的开发与测试,验证了本论文研究内容的可行性与有效性。
《中国公路学报》编辑部[6]（2017）在《中国汽车工程学术研究综述·2017》文中进行了进一步梳理为了促进中国汽车工程学科的发展,从汽车噪声-振动-声振粗糙度（Noise,Vibration,Harshness,NVH）控制、汽车电动化与低碳化、汽车电子化、汽车智能化与网联化以及汽车碰撞安全技术5个方面,系统梳理了国内外汽车工程领域的学术研究进展、热点前沿、存在问题、具体对策及发展前景。汽车NVH控制方面综述了从静音到声品质、新能源汽车NVH控制技术、车身与底盘总成NVH控制技术、主动振动控制技术等;汽车电动化与低碳化方面综述了传统汽车动力总成节能技术、混合动力电动汽车技术等;汽车电子化方面综述了汽车发动机电控技术、汽车转向电控技术、汽车制动电控技术、汽车悬架电控技术等;汽车智能化与网联化方面综述了中美智能网联汽车研究概要、复杂交通环境感知、高精度地图及车辆导航定位、汽车自主决策与轨迹规划、车辆横向控制及纵向动力学控制、智能网联汽车测试,并给出了先进驾驶辅助系统（ADAS）、车联网和人机共驾等典型应用实例解析;汽车碰撞安全技术方面综述了整车碰撞、乘员保护、行人保护、儿童碰撞安全与保护、新能源汽车碰撞安全等。该综述可为汽车工程学科的学术研究提供新的视角和基础资料。
张子健[7]（2016）在《基于计算方法的产品设计方案生成与评价研究》文中认为为了实现产品概念设计过程的自动化,客观化和高效化,本研究提出了基于计算方法的产品设计方案生成和评价方法,对顾客需求偏好的量化与识别、基于多元准则的产品设计方案生成、面向产品性能的评价指标权重分配以及数据驱动的产品设计方案性能评价进行了深入研究。最后将以上方法和技术应用到吹塑机的设计方案生成和评价中,进行了有效地验证。全文的主要内容如下:第一章提出了本课题研究的背景及意义,主要综述了产品设计方案生成和评价的研究现状,基于该研究领域的现状,给出了所要研究的问题,最后介绍了本文的研究内容和组织框架。第二章提出了改进的连续模糊Kano模型。针对产品设计方案生成前期,模糊的顾客需求不能较好的量化分析,导致理解需求出现偏差,影响设计方案质量的问题。通过模糊Kano模型提取顾客需求类型,利用改进的需求分类表定量化处理顾客需求。根据处理结果,利用信息熵计算各需求的权重大小。上述方法在吹塑机的顾客需求偏好识别和量化中的应用,验证了其可行性和有效性。第三章提出了基于多元准则的设计方案生成方法。针对顾客需求与质量特性转换过程中的多重耦合性问题和产品设计方案生成过程中的组合爆炸问题。首先采用证据推理理论实现了顾客需求向质量特性的映射,获取了各质量特性的重要度;然后以质量特性和结构相容性为优化目标,建立产品设计方案生成的多目标优化模型,利用改进的非支配排序遗传算法（NSGA-II）对该模型进行求解,得到产品方案的非支配解,即候选设计方案集。以吹塑机的设计方案生成为例,验证了以上方法的可行性和有效性。第四章提出了基于粗数的决策试验与评价实验分析（Decision Making Trial and Evaluation Laboratory,DEMATEL）方法。针对性能指标权重确定过程中,指标间关联关系的决策信息具有不确定性和模糊性的问题,利用粗数对这些决策信息进行定量化处理,结合DEMATEL方法分析出指标间的关联性,最后得到性能指标的权重值。以吹塑机的性能指标为例,对该方法的有效性进行了具体说明。第五章提出了数据驱动的设计方案性能评价方法。针对产品设计方案评价过程中过于依赖专家领域知识和经验,导致获取最佳设计方案过程耗时长和主观性强的问题。根据产品的历史设计数据,利用基于粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）的支持向量机（Support Vector Machine,SVM）构建性能指标的预测模型。基于得到的模型,预测各候选方案在不同性能指标下的取值。根据性能指标权重和各方案的性能预测值,采用多准则妥协解排序法（Vlsekriterijumska Optimizacija I Kompromis Resenie,VIKOR）对各方案进行排序,进而得到最佳设计方案。最后利用吹塑机设计方案的优选验证了上述方法的有效性。最后一章总结了全文的研究内容并展望了今后的研究工作。
朱佳俊[8]（2010）在《不确定可拓群决策优化方法及应用》文中研究指明群决策理论研究始于20世纪70年代,而后经过多学科的交叉组合,逐步形成了系统的理论体系,使得群决策的研究成果被广泛应用于经济管理、系统科学等。由于群决策问题存在偏好、权重等内在的复杂性,引入可拓理论方法进行相关的不确定性分析,认识其内在机理,以辅助管理决策。本文以物元分析、群决策理论为基础,提高群决策的效率与效果为目的,对可拓群决策的理论作了全面系统的分析与研究,运用管理科学与信息技术等方法,对不确定条件下可拓群决策过程的优化进行了深入的探讨,并结合具体实例进行仿真研究。论文研究工作主要包括以下几个方面：首先,针对可拓群决策数据缺失的特点及数据处理的要求,通过分析关联函数的距、位值,提出了可拓对应性的含义、性质,阐述了其在可拓群决策中数据缺失处理的优越性,建立了基于对应性的可拓群决策区间分析的模型与步骤,不仅减少了由于主观估计而产生的决策偏差,而且可以提高数据预测与分析的效果,为不确定条件下方案的识别、判断和选择提供依据。其次,针对可拓群决策的有效性和系统性的问题,把可拓集与群决策优化相结合,从决策的可靠性与敏感性、关联性与可变性出发,研究了不确定条件下多维可拓群决策的权重优化与可拓关联、矛盾问题的描述与可拓变换、决策偏好下多目标可拓群决策优度与可拓区间,以实现决策对象在群体交互和个体偏好集结基础上的比较与选择,拓宽了可拓群决策的研究范围和应用领域。第三,针对用物元可拓集描述的群决策数据挖掘问题,把关联函数与决策函数相结合、可拓变换与等价关系相结合,研究了不确定条件下可拓群决策的分类与聚类、规则提取与数据分析,构建了不确定条件下的可拓数据挖掘模型,解决了多方案可拓分类识别的系统决策问题,以提高不确定条件下群决策分析的系统最后,通过对金融危机下国内玩具业的发展现状、趋势的描述,将可拓群决策定量与定性分析的方法引入到世纪友谊玩具有限公司的“小鲁班”系列玩具的改进与创新中。在市场调研、创意比赛及区域销售业绩等统计资料的基础上,运用可拓群决策方法,对不确定条件下“小鲁班”产品研发、改造、组合销售三个环节进行分类与决策,以辅助企业制定产品发展战略。
谭天乐[9]（2003）在《基于粗糙集的过程建模、控制与故障诊断》文中认为传统的工业过程建模、控制及故障诊断技术大多基于精确的数学模型，适用于已知运行机理和过程特性的工业系统。然而，工业系统的结构、参数和运行模式在不断的变化，对过程机理的透彻分析和精确数学模型的建立常常需要付出无法接受的代价，系统的控制和故障诊断也就因此面临一个精确建模问题。在实际工业生产中，工程技术人员在对系统机理和数学模型知之甚少的情况下通过观察和经验总结，仍然能够对系统进行良好的手动控制和及时的故障诊断，因此完全可以采用机器学习的智能方法模拟人的这种通过观察学习进行控制的能力。 粗糙集理论是一种通过等价关系和近似概念对数据进行约简以获取知识的方法。粗糙集信息系统是一个基于规则的知识系统，一个基于规则的系统不需要对过程进行数学描述，而是对过程进行经验总结，形式上是“如果…那么…”的规则的集合。规则系统提供了一种了解工业过程的更加直观、简单、易于理解和人性化、智能化的方法。粗糙集理论为基于知识的过程建模、控制与故障诊断提供了理论基础和研究思路。本文的主要目的是试图解决粗糙集在知识获取、机器学习以及工业生产实际运用中所遇到一些主要问题，利用粗糙集在分析处理不完全、不精确和不一致数据中所具有的优势，对复杂工业过程进行基于规则的非机理知识建模，在规则模型的基础上，结合现代控制理论中的有关概念和方法，构造粗糙控制的初步框架，并将粗糙集方法运用于故障诊断。 本文的主要贡献如下： 1、回顾和总结了粗糙集理论的发展和国内外的研究现状，讨论了其在复杂工业过程建模、控制与故障诊断中应用的一般方法。对于粗糙集的开发工具、研究及应用成果以及在工业控制中的发展过程作了系统深入的综述，重点分析和评述了粗糙集理论在工业过程建模、控制与故障诊断中所面临的问题。 2、介绍了粗糙集信息系统中数据预处理的几种方法，分析了连续属性离散化对知识获取的影响。基于布尔逻辑与粗糙集相结合的离散化方法，提出了连续／离散属性混合系统离散化的策略和启发式算法，在信息熵的基础上，提出了一种对离散化结果进行评判的标准，并对布尔逻辑离散化方法和混合离散化算法进行了评价。 3、在等价矩阵概念的基础上，分析了粗糙集知识系统中等价划分与等价摘要 矩阵的关系，采用等价矩阵来表示粗糙集的等价关系，提出了一种对 数据库知识系统进行数据清洗以及从中提取决策规则的矩阵算法，分 析了该算法的计算复杂性。基于已有的决策规则根据对象增减，提出 了在粗糙集信息系统中对决策规则进行动态调整的新策略，并进一步 给出了实现该策略的改进矩阵算法。4、从非线性系统分析方法出发，构造了基于粗糙集决策规则的非线性算 子方程和粗糙状态空间，分析了粗糙状态空间模型的一致性和完备性， 给出了对不一致和不完备的粗糙状态空间模型进行补充的方法。初步 讨论了粗糙状态空间模型的稳定性和可达性，提出了基于粗糙状态空 间模型的非线性过程建模和粗糙控制器设计方法。以一个具有非线性 特性的自来水加药混凝沉淀系统为背景进行了仿真研究，结果表明了 基于粗糙集决策规则的粗糙状态空间模型和粗糙控制器在非线性过程 建模与控制中的有效性。5、利用粗糙集理论自动获取过程工业生产系统中的故障知识，从信息嫡 的角度分析系统知识不确定性的变化，提出了一种基于粗糙集理论的 故障诊断新方法，在前向推理、反向推理以及混合推理的基础上，给 出了针对故障点建立决策表以及利用粗糙集约简所获得的诊断规则进 行正、反向故障诊断的步骤，讨论了这种故障诊断方法的诊断性能及 其在计算上的复杂度。利用粗糙集进行故障知识的发现，寻找系统各 个故障源信号之间合理的逻辑关系，提出了一种构造逻辑故障树的智 能方法，并给出了相应的故障树评价标准。以双效蒸发器系统为背景， 进行了基于粗糙集的故障诊断实例仿真。6、对下一步在基于粗糙集的过程建模、控制和故障诊断等方面将要进行 的工作进行了展望。
周坤[10]（2020）在《设计师视角下工业设计奖的设计知识流动研究》文中进行了进一步梳理设计能力不足已成为制约我国制造业转型升级的重要因素。现代设计以知识为基础,由于各种学习成长体系建设不完善、企业内部设计知识资源匮乏等现实问题,设计师不得不寻求外部设计知识资源,通过学习成功先例来获得能力提升。工业设计奖作为呈现行业最佳实践的活动,成为设计师及设计从业者的综合参考,但其作为设计知识资源的价值一直被忽略.本文将获得工业设计奖的获奖方案视作外部设计知识资源,这些设计知识是一种具有启发引导和参考作用、高于行业标准的新知识。研究聚焦于获奖方案中物化的设计知识如何顺利流向设计师,并提升其设计能力,从而助力制造业设计创新。本文主要的研究内容如下:（1）从流动要素和流动过程两个视角建构了设计师视角下“优秀设计中”的设计知识流动理论模型（The Theoretical Model of Design Knowledge Flow in "Good Design",简称DKF-GD模型）。谢友柏院士提出了分布式资源环境下设计知识流动的四种类型:设计知识在主导设计的企业内部的流动、有知识需求的企业和提供知识资源单位之间的的知识流动、提供知识资源单位内部的知识流动和不具备知识服务但仍可以被学习和使用的设计知识的流动.“优秀设计”中的设计知识作为分布式资源环境中的第四类设计知识流,为设计师提供设计知识资源,以此支撑和补充第一类和第三类设计知识流动。在其视阈下研究了知识流动的动力机制、特征、流动要素和流动过程,并建构了设计知识流动的理论模型。（2）针对DKF-GD模型的要素,通过实证研究明确“优秀设计”中设计知识流动的关键影响因素。基于文献研究和专家访谈,从知识提供者特征、知识接受者特征、设计知识特征、设计知识流动渠道特征和设计知识流动环境特征五个方面提出理论假设模型,并基于文献明确了变量的操作化定义和测量指标。通过实证研究对理论假设进行科学检验,采用随机抽样回收358份有效问卷,检验结果证实设计奖的专业性、客观性、影响力,“优秀设计”中设计知识的有用性和相容性,设计师的接受意愿和吸收能力,大众传播渠道有效性、人际传播渠道有效性和中介传播渠道有效性以及组织创新氛围和当地设计文化水平是关键影响因素.（3）针对DKF-GD模型的过程,通过质性研究分析了设计知识的演化过程,并明确设计师所关注的设计知识类型是设计情境知识、设计对象知识和设计规范知识。为明确设计师所获得设计知识对设计能力的作用,设计“承载不同设计知识的图片对设计效果的影响”的单因素三水平实验。实验证明“优秀设计”中的设计情境知识可以在概念发散阶段帮助设计师提高情境发散和情境创新程度,设计对象知识可以在设计阶段提升设计造型创新程度和细节表现程度。（4）提出基于DKF-GD模型的设计应用流程。建立设计情境知识、设计对象知识和设计规范知识的本体框架,建立三者之间的映射关系。提取出知识拆解与提取、知识组合、知识互构等六种基于知识的设计创新策略。综合以上研究结果建立了基于“优秀设计”中设计知识流动的设计流程,并通过“儿童智能学习产品”的案例验证其合理性和有效性,探索“优秀设计”中的设计知识支持和补充第一类和第三类设计知识流的路径。DKF-GD模型丰富了分布式资源环境下设计知识流动,为工业设计师利用已有知识提升设计能力提供了一条有效的路径,使政府、企业、设计组织等相关的主体能够关注,共同助力设计能力的提升,通过创新人才培养来响应国家政策。
二、模糊控制规则生成过程中不相容问题的一种解决方案（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、模糊控制规则生成过程中不相容问题的一种解决方案（论文提纲范文）
（1）基于乘性一致性偏好关系的决策理论与方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 区间数的优劣比较方法研究现状 |
| 1.2.2 基于区间互反偏好关系乘性一致性的决策方法研究现状 |
| 1.2.3 基于区间值模糊偏好关系的决策方法研究现状 |
| 1.2.4 基于三角模糊数互反偏好关系的决策方法研究现状 |
| 1.3 研究内容及思路 |
| 1.4 论文结构及技术路线 |
| 1.4.1 论文结构 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 创新点 |
| 第2章 相关理论基础知识 |
| 2.1 模糊集相关概念 |
| 2.2 偏好关系的相关概念 |
| 2.2.1 互反偏好关系 |
| 2.2.2 模糊偏好关系 |
| 2.2.3 区间互反偏好关系 |
| 2.2.4 区间值模糊偏好关系 |
| 2.2.5 三角模糊数互反偏好关系 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于几何乘性一致性的区间互反偏好关系的决策方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 区间互反偏好关系的几何乘性一致性分析 |
| 3.2.1 区间互反偏好关系的几何对数相容度 |
| 3.2.2 区间互反偏好关系几何对数一致性指标 |
| 3.2.3 区间互反偏好关系的几何对数一致性阈值 |
| 3.2.4 提高互反偏好关系几何对数一致性指标的算法 |
| 3.3 基于几何乘性一致性的区间互反偏好关系的单人决策方法 |
| 3.3.1 基于区间互反偏好关系几何一致性的排序权重的确定 |
| 3.3.2 单人决策方法 |
| 3.4 基于几何乘性一致性的区间互反偏好关系的群决策方法 |
| 3.4.1 群决策问题的描述和性质 |
| 3.4.2 专家权重的确定 |
| 3.4.3 群决策方法 |
| 3.5 农村产业强镇实例和比较分析 |
| 3.5.1 个人决策方法在农村产业强镇评价中的应用 |
| 3.5.2 群决策方法在农村产业强镇评价的应用 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于区间数容许序关系和群共识的区间互反偏好关系群决策方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 已有的区间数可能度公式 |
| 4.2.1 基于区间数中点和端点的区间数可能度公式 |
| 4.2.2 基于两个区间数围成的矩形区域面积的区间数可能度公式 |
| 4.2.3 已有的区间数可能度公式的不足 |
| 4.3 新的区间数容许序关系 |
| 4.3.1 新的区间数容许序关系的定义和性质 |
| 4.3.2 基于区间数容许序关系的多个区间数的比较算法 |
| 4.4 基于区间数容许序和区间互反偏好关系的单人决策方法 |
| 4.4.1 区间互反偏好关系的一致性度量 |
| 4.4.2 提高区间互反偏好关系一致性程度的模型 |
| 4.4.3 单人决策方法的具体解题步骤 |
| 4.5 基于满意群共识的群决策方法 |
| 4.5.1 群决策问题的描述和群共识指标 |
| 4.5.2 提高群共识指标的迭代算法 |
| 4.5.3 基于群共识的群决策方法 |
| 4.6 案例和比较分析 |
| 4.6.1 电子商务消费平台的评价和比较分析 |
| 4.6.2 群决策方法在企业供应商选择问题中的应用与比较分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 区间互反偏好关系乘性一致性分析及其在决策的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 已有的区间互反偏好关系乘性一致性定义分析 |
| 5.2.1 已有的区间互反偏好关系乘性一致性定义与不足 |
| 5.2.2 已有的区间互反偏好关系乘性一致性定义之间的关系 |
| 5.3 区间互反偏好关系的一致性分析 |
| 5.3.1 新的区间互反偏好关系的乘性一致性定义 |
| 5.3.2 新的区间互反偏好关系的一致性性质 |
| 5.3.3 与已有的区间互反偏好关系乘性一致性定义之间的关系 |
| 5.4 区间互反偏好关系的一致性度量 |
| 5.4.1 区间互反偏好关系的一致性指标 |
| 5.4.2 提高区间互反偏好关系一致性的交互式迭代算法 |
| 5.5 基于新的区间互反偏好关系一致性定义的单人决策方法 |
| 5.5.1 排序权重的求解 |
| 5.5.2 基于区间互反偏好关系的单人决策方法 |
| 5.6 案例和比较分析 |
| 5.6.1 单人决策方法在直播带货中的应用 |
| 5.6.2 基于蒙特卡罗实验的比较分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 区间值模糊偏好关系乘性一致性分析及其在决策中的应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 已有的区间值模糊偏好关系的乘性一致性分析 |
| 6.2.1 已有的区间值模糊偏好关系乘性一致性定义与不足 |
| 6.2.2 已有的区间值模糊偏好关系乘性一致性定义之间的关系 |
| 6.3 区间值模糊偏好关系乘性一致性分析 |
| 6.3.1 新的区间值模糊偏好关系乘性一致性定义 |
| 6.3.2 新的区间值模糊偏好关系的乘性一致性性质 |
| 6.3.3 与已有的区间值模糊偏好关系的乘性一致性定义之间的关系 |
| 6.4 基于新的区间值模糊偏好关系的乘性一致性的单人决策方法 |
| 6.4.1 补全不完全区间值模糊偏好关系的算法 |
| 6.4.2 区间值模糊偏好关系排序权重的求解 |
| 6.4.3 新的区间值模糊偏好关系的单人决策方法 |
| 6.5 药品生产线的选择案例和比较分析 |
| 6.5.1 药品生产线的选择案例和比较分析 |
| 6.5.2 基于蒙特卡罗实验的比较分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 三角模糊数互反偏好关系的乘性一致性分析及其在决策中的应用 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 三角模糊数互反偏好关系的乘性一致性分析 |
| 7.2.1 三角模糊数的左右几何均值 |
| 7.2.2 三角模糊数互反偏好关系的L-R几何一致性定义 |
| 7.2.3 三角模糊数互反偏好关系的L-R几何一致性性质 |
| 7.3 基于三角模糊数互反偏好关系L-R几何一致性的决策方法 |
| 7.3.1 提高三角模糊数互反偏好关系的L-R几何一致性程度的模型 |
| 7.3.2 基于L-R几何一致性的决策方法 |
| 7.4 比较分析 |
| 7.4.1 比较准则和仿真算法 |
| 7.4.2 基于仿真分析的比较结果 |
| 7.5 基于 L-R 几何一致性的三角模糊数互反偏好关系决策方法在实际中的应用 |
| 7.5.1 单人决策方法在学生评优中的应用 |
| 7.5.2 群决策方法在故障检测图中的应用 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读博士期间的科研成果 |
| 致谢 |
（2）基于知识约简的航空发动机涡轮部件故障诊断专家系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 航空发动机涡轮等气路部件故障诊断研究现状 |
| 1.2.2 知识约简理论应用及研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作和全文组织 |
| 2 专家系统的知识获取 |
| 2.1 知识约简理论概况 |
| 2.1.1 知识约简的研究对象 |
| 2.1.2 知识约简理论的特点 |
| 2.2 知识约简理论的基础知识 |
| 2.2.1 信息系统中的定义 |
| 2.2.2 数学表示 |
| 2.3 约简过程及算法改进 |
| 2.3.1 属性约简 |
| 2.3.2 值约简 |
| 2.4 规则检测算法 |
| 2.5 知识的表示 |
| 2.5.1 知识表示的原则 |
| 2.5.2 规则语言表现形式 |
| 2.6 专家知识库的设计 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 专家系统推理机的设计 |
| 3.1 基于深度优先遍历的精确推理算法 |
| 3.1.1 规则决策树的存储结构 |
| 3.1.2 基于深度优先遍历的精确推理算法 |
| 3.1.3 算法时间复杂度和空间复杂度 |
| 3.2 产生式规则模糊推理算法 |
| 3.2.1 产生式模糊推理概况 |
| 3.2.2 熵权法确定权系数 |
| 3.2.3 可信度的初始化与动态修改策略 |
| 3.2.4 冲突消解策略 |
| 3.3 专家系统的推理机制 |
| 3.3.1 推理方法 |
| 3.3.2 规则匹配方向 |
| 3.3.3 推理机匹配算法设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 某型航空发动机的试验数据算法验证 |
| 4.1 数据来源及属性介绍 |
| 4.2 数据预处理 |
| 4.3 两种故障的约简结果 |
| 4.4 规则决策树及专家知识库 |
| 4.5 试验数据诊断结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 航空发动机故障诊断专家系统软件平台 |
| 5.1 软件概述 |
| 5.2 功能介绍 |
| 5.3 实现过程 |
| 5.3.1 故障数据表的导入/删除 |
| 5.3.2 数据预处理 |
| 5.3.3 分级限值数据生成 |
| 5.3.4 属性约简和值约简 |
| 5.3.5 规则检测和提取 |
| 5.3.6 推理机与结果展示 |
| 5.3.7 其它功能 |
| 5.4 软件性能 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（3）覆盖粗糙集与模糊粗糙集及其在化工过程故障诊断中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状分析 |
| 1.2.1 化工过程故障诊断 |
| 1.2.2 基于数据的化工过程故障诊断 |
| 1.2.3 粗糙集理论及属性约简 |
| 1.2.4 (模糊)覆盖粗糙集及其在故障诊断中应用 |
| 1.3 主要研究内容与组织结构 |
| 2 覆盖粗糙集最大、最小描述若干问题研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 覆盖粗糙集理论预备知识 |
| 2.3 基于矩阵的最小、最大描述计算方法 |
| 2.4 基于最小、最大描述的覆盖近似空间约简方法 |
| 2.5 基于最小、最大描述的覆盖信息系统约简方法 |
| 2.5.1 基于最小描述的覆盖信息系统约简方法 |
| 2.5.2 基于最大描述的覆盖信息系统约简方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 覆盖粗糙集的故障诊断方法及其在化工汽轮机组故障诊断中的应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 预备知识 |
| 3.2.1 化工汽轮机组及常见故障类型 |
| 3.2.2 不完备决策表与极大相容块 |
| 3.3 极大相容块的矩阵计算方法 |
| 3.3.1 基于最大描述的极大相容块计算方法 |
| 3.3.2 基于容差类的极大相容块的矩阵计算方法 |
| 3.4 基于极大相容块的不完备信息系统属性约简方法 |
| 3.5 基于“极大相容块+智能分类器”的不完备信息故障诊断方法 |
| 3.6 不完备信息下化工汽轮机组的故障诊断应用 |
| 3.6.1 化工汽轮机组故障不完备决策信息系统 |
| 3.6.2 决策信息表预处理 |
| 3.6.3 化工汽轮机组的“极大相容块+智能分类器”故障诊断模型建立 |
| 3.6.4 化工汽轮机组故障样本诊断 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于β-覆盖的模糊覆盖粗糙集 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 预备知识 |
| 4.3 模糊β-覆盖近似空间中概念之间的关系 |
| 4.3.1 模糊β-最小描述与各类约简之间的关系 |
| 4.3.2 模糊β-最大描述与β-核、I-约简之间的关系 |
| 4.4 模糊β-覆盖近似空间之间的关系 |
| 4.4.1 生成的模糊β-覆盖近似空间 |
| 4.4.2 I-生成的模糊β-覆盖近似空间 |
| 4.5 七个诱导的模糊β-覆盖近似空间和相应的格结构 |
| 4.5.1 七个诱导的模糊β-覆盖的一些新的性质 |
| 4.5.2 一些导出模糊β-覆盖的格结构 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 模糊覆盖粗糙集的故障诊断方法及其在TE化工过程故障诊断中的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 TE化工过程 |
| 5.3 基于模糊β-邻域的模糊覆盖信息系统属性约简方法 |
| 5.4 “模糊覆盖粗糙集+智能分类器”的故障诊断方法 |
| 5.5 基于“模糊覆盖粗糙集+SVM”的TE化工过程故障诊断实验 |
| 5.5.1 获取并初始化数据 |
| 5.5.2 基于模糊β-邻域的TE化工过程故障数据集的属性约简 |
| 5.5.3 基于TE化工过程的“模糊覆盖粗糙集+SVM”故障诊断模型建立 |
| 5.5.4 基于TE化工过程的“模糊覆盖粗糙集+SVM”故障诊断 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 广义模糊覆盖粗糙集 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 预备知识 |
| 6.2.1 直觉模糊集 |
| 6.2.2 单值中智集 |
| 6.3 两类直觉模糊覆盖粗糙集模型 |
| 6.3.1 直觉模糊β-邻域、直觉模糊β-邻域系统和β-邻域 |
| 6.3.2 两类直觉模糊覆盖粗糙集模型 |
| 6.3.3 直觉模糊覆盖粗糙集模型和其他粗糙集模型之间的关系 |
| 6.4 单值中智覆盖粗糙集模型 |
| 6.4.1 单值中智覆盖近似空间 |
| 6.4.2 三类单值中智覆盖粗糙集模型 |
| 6.5 多粒度单值中智覆盖粗糙集模型 |
| 6.5.1 多粒度单值中智β-覆盖近似空间 |
| 6.5.2 三类多粒度单值中智覆盖粗糙集模型 |
| 6.5.3 不同中智β-覆盖产生相同的多粒度单值中智覆盖近似算子的条件 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 广义模糊粗糙集的决策方法及其在聚合釜故障诊断中的应用 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 聚合釜反应过程与常见故障 |
| 7.3 基于直觉模糊覆盖粗糙集的群决策方法及其在故障诊断中的应用 |
| 7.3.1 乐观多粒度直觉模糊覆盖粗糙集模型 |
| 7.3.2 基于直觉模糊故障信息的多属性群决策问题 |
| 7.3.3 基于乐观多粒度直觉模糊覆盖粗糙集的故障信息群决策方法 |
| 7.3.4 直觉模糊决策方法在聚合釜故障诊断中的应用 |
| 7.4 基于多粒度单值中智覆盖粗糙集的群决策方法及故障诊断应用 |
| 7.4.1 基于单值中智故障信息的多属性群决策问题 |
| 7.4.2 基于多粒度单值中智覆盖粗糙集的故障信息群决策方法 |
| 7.4.3 单值中智决策方法在聚合釜故障诊断中的应用 |
| 7.4.4 对比分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 总结与展望 |
| 8.1 全文工作总结 |
| 8.2 研究工作创新点 |
| 8.3 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A: 最小、最大描述的集合计算Matlab程序（第二章） |
| 附录B: 最小、最大描述的矩阵计算Matlab程序（第二章） |
| 附录C: 本文应用的化工汽轮机组故障诊断数据（第三章） |
| 附录D: 基于不可分辨矩阵的不完备信息属性约简Matlab程序（第三章） |
| 附录E: SVM故障诊断Matlab程序（第三章） |
| 附录F: 基于模糊β-邻域的约简计算Matlab程序（第五章） |
| 附录G: TE化工过程部分数据（第五章） |
| 附录H: 单值中智覆盖粗糙集上、下近似计算Matlab程序（第七章） |
| 攻读博士学位期间发表的科研成果目录 |
（4）《1961纽约市区划决议案》的规制尺度及其技术工具研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 我国控制性详细规划的形成与法制化 |
| 1.1.2 我国控规与美国区划的渊源关系 |
| 1.1.3 美国区划、纽约区划及其《1961区划决议案》的现实意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外区划研究综述 |
| 1.2.2 国内区划研究综述 |
| 1.3 研究对象 |
| 1.4 研究目的及意义 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.5.1 历史和文献研究 |
| 1.5.2 比较研究 |
| 1.6 技术路线 |
| 第二章 《1961纽约市区划决议案》的结构与框架 |
| 2.1 《1961纽约市区划决议案》形成的历史背景 |
| 2.1.1 美国第一部综合区划:《1916纽约建筑分区决议案》 |
| 2.1.2 管制理念的转变:从被动阻止妨害到主动增进公共福祉 |
| 2.1.3 纽约再区划:1940年代-1960年综合修正的推进 |
| 2.1.4 框架内的持续演变:《1961纽约区划决议案》的修正与完善: |
| 2.2 《1961纽约市区划决议案》的特点 |
| 2.2.1 对《1916纽约市建筑分区决议案》的检讨 |
| 2.2.2 综合修正应对的发展需求 |
| 2.2.3 综合修正的原则和特点 |
| 2.2.4 综合修正通过前的争议 |
| 2.3 《1961纽约市区划决议案》的结构与框架 |
| 2.3.1 立法目的 |
| 2.3.2 管控范畴 |
| 2.3.3 规制尺度 |
| 2.4 综合分区与规则体系 |
| 2.4.1 1916的独立分区体系 |
| 2.4.2 1961的综合分区体系 |
| 2.4.3 现行的叠加分区体系 |
| 2.5 《1961纽约市区划决议案》的文本与使用 |
| 2.5.1 文本结构 |
| 2.5.2 索引系统 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 用途管制 |
| 3.1 “用途”概念的复杂性 |
| 3.1.1 用途的多维含义 |
| 3.1.2 使用活动的空间性与尺度特征 |
| 3.1.3 使用活动随时间而变化 |
| 3.1.4 用途管制的两种含义 |
| 3.2 美国区划用途分区管制的起源 |
| 3.3 《1961纽约市区划决议案》的用途管制框架 |
| 3.3.1 用途管制的目标与技术工具 |
| 3.3.2 用途的许可形式 |
| 3.4 纽约区划用途管制的规制尺度 |
| 3.4.1 以分区为规制尺度 |
| 3.4.2 用途分区模式的比较 |
| 3.5 用途管制的核心工具:用途组 |
| 3.5.1 分类和分组的多维度 |
| 3.5.2 差异化、定量化的分组标准 |
| 3.5.3 “分类—分组—分区”的逻辑框架 |
| 3.6 用途管制的其他技术工具 |
| 3.6.1 辅助用途 |
| 3.6.2 释放标准 |
| 3.6.3 混合利用的支持工具 |
| 3.7 区划用途管制的延伸:占用执照 |
| 3.7.1 占用执照的制度框架 |
| 3.7.2 占用执照的规制尺度和核心工具 |
| 3.7.3 制度特点与经验 |
| 3.8 对我国用途管制的借鉴 |
| 3.8.1 “用地分类”的管制方法 |
| 3.8.2 混合用地的用途兼容性规定 |
| 3.8.3 建筑使用的管理制度 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 体位规则 |
| 4.1 关键指标释义 |
| 4.1.1 体位 |
| 4.1.2 楼板面积 |
| 4.1.3 容积率 |
| 4.1.4 密度规则 |
| 4.1.5 院规则 |
| 4.1.6 高度与退缩要求 |
| 4.2 体位规则的框架 |
| 4.2.1 总体目标 |
| 4.2.2 以建筑和分区用途为基础的指标体系 |
| 4.3 体位规则的规制尺度 |
| 4.3.1 以区划地块为规制尺度 |
| 4.3.2 以地块与街道关系为基础的规则细化 |
| 4.4 容积率调控工具 |
| 4.4.1 开发权转移的雏形 |
| 4.4.2 奖励区划 |
| 4.4.3 容积率调控工具的适用性 |
| 4.5 居住区指标关联性分析 |
| 4.5.1 核心指标:开敞空间率 |
| 4.5.2 空间密度与人口密度的关联性分析 |
| 4.5.3 开敞空间率与容积率的关联性分析 |
| 4.6 现行纽约区划的体位规则变化 |
| 4.6.1 开敞空间率和容积率关联控制产生的问题 |
| 4.6.2 新增的体位控制方法 |
| 4.7 对我国控规指标的借鉴 |
| 4.7.1 基于分区目标建构规划控制指标体系 |
| 4.7.2 加强控制指标的关联性 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 标牌管控 |
| 5.1 美国区划的标牌管控 |
| 5.2 《1961纽约市区划决议案》的标牌管控指标 |
| 5.2.1 “标牌”的定义 |
| 5.2.2 标牌的分类 |
| 5.2.3 标牌与分区 |
| 5.2.4 标牌的管控要素 |
| 5.2.5 不一致的标牌与折旧 |
| 5.3 标牌管控的方法和原则 |
| 5.4 对我国标牌管控的借鉴 |
| 5.4.1 我国标牌管控的整体情况 |
| 5.4.2 以上海为例的比较分析与借鉴 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 停车管理 |
| 6.1 纽约区划停车管理的理念变化 |
| 6.2 《1961纽约市区划决议案》的停车管理规则 |
| 6.2.1 停车管理的目标与框架 |
| 6.2.2 分类与分区结合的指标体系 |
| 6.2.3 停车配建要求的修改和豁免 |
| 6.2.4 停车配建的上限要求 |
| 6.2.5 片区停车共享 |
| 6.3 多重矛盾下综合停车配建指标的基本逻辑与影响因素 |
| 6.4 对我国停车配建指标的借鉴 |
| 6.4.1 对我国停车分区管控技术的思考 |
| 6.4.2 停车指标差别化要素的对比 |
| 6.4.3 管理理念的转变与停车配建指标的改善 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 实施与裁量 |
| 7.1 区划法规的特点 |
| 7.1.1 规制型体系的特征和问题 |
| 7.1.2 区划作为开发控制的依据 |
| 7.1.3 “自我实施”所需的制度特点 |
| 7.1.4 违法与处罚 |
| 7.1.5 法律语言 |
| 7.1.6 区划的适应性 |
| 7.2 特殊情况的预设 |
| 7.2.1 特别规定 |
| 7.2.2 修订或修改 |
| 7.2.3 免除 |
| 7.2.4 例外 |
| 7.2.5 必要性与问题 |
| 7.3 裁量机制 |
| 7.3.1 施行机构 |
| 7.3.2 裁量机制的必要性 |
| 7.3.3 裁量型的特殊规则 |
| 7.3.4 变通 |
| 7.3.5 特别许可 |
| 7.3.6 区划修正 |
| 7.3.7 多层级的裁量机制 |
| 7.4 对我国控制性详细规划裁量机制的借鉴 |
| 7.4.1 我国控规裁量机制的两个层面 |
| 7.4.2 构建多层次的控规裁量机制 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 主要研究结论 |
| 8.2 比较借鉴 |
| 8.2.1 《1961纽约市区划决议案》的可借鉴性 |
| 8.2.2 对我国规划管理的借鉴 |
| 8.3 创新与特色 |
| 8.4 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 :专用术语概念 |
| 附录2 :现行纽约区划分区地图(中高密度居住区) |
| 附录3 :现行纽约区划分区地图(特别区域规则范围) |
| 附录4 :现行纽约区划分区地图(特别意图区) |
| 附录5 :现行纽约区划分区地图(商业叠加区) |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 附件 |
（5）汽轮机智能诊断与健康管理关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 信息获取的研究现状 |
| 1.2.2 故障诊断技术研究现状 |
| 1.2.3 设备健康管理的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容和结构安排 |
| 第2章 基于知识图谱的诊断知识获取与表达 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 故障机理分析方法与步骤 |
| 2.2.1 名词解释 |
| 2.2.2 设备树分析 |
| 2.2.3 故障模式及影响分析 |
| 2.2.4 故障树分析 |
| 2.2.5 基于Neo4j的知识图谱构建 |
| 2.2.6 故障机理分析步骤 |
| 2.3 诊断知识图谱的建立 |
| 2.3.1 知识图谱构建流程 |
| 2.3.2 类和实体属性定义 |
| 2.3.3 关系定义 |
| 2.4 核电汽轮机诊断知识图谱的构建 |
| 2.4.1 核电汽轮机设备树分析 |
| 2.4.2 汽轮机组故障机理分析 |
| 2.4.3 核电汽轮机诊断知识图谱 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 汽轮机典型故障征兆识别 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于模糊矢量映射的序列数据趋势型征兆识别 |
| 3.2.1 模糊矢量空间映射 |
| 3.2.2 案例验证 |
| 3.3 基于独立元空间重构的频谱类征兆识别 |
| 3.3.1 频谱中的方向概念 |
| 3.3.2 独立元空间重构方法 |
| 3.3.3 案例验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于知识图谱与贝叶斯网络的智能诊断与维修决策 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于知识图谱确定性推理的故障隔离 |
| 4.2.1 Cypher查询语句 |
| 4.2.2 基于图数据搜索的故障隔离 |
| 4.2.3 案例测试 |
| 4.3 基于贝叶斯网络不确定性推理的故障诊断 |
| 4.3.1 贝叶斯网络的定义 |
| 4.3.2 BN诊断模型构建关键技术 |
| 4.3.3 基于联合树算法的BN推理 |
| 4.3.4 案例测试 |
| 4.4 基于故障链严重程度评估的维修决策 |
| 4.4.1 独立严重程度指标 |
| 4.4.2 故障链严重程度 |
| 4.4.3 与PM和传统CM的对比 |
| 4.4.4 实例测试 |
| 4.5 结论 |
| 第5章 智能诊断与健康管理原型系统设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 原型系统基本框架 |
| 5.3 智能诊断与健康管理系统主要功能设计 |
| 5.3.1 基于数据仓库技术的存储设计 |
| 5.3.2 基于机器学习算法框架的征兆识别模块设计 |
| 5.3.3 基于确定性和不确定性推理的诊断推理模块设计 |
| 5.4 样机系统实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 论文主要创新点 |
| 6.3 有待进一步开展的工作 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）中国汽车工程学术研究综述·2017（论文提纲范文）
| 索引 |
| 0引言 |
| 1汽车NVH控制 (长安汽车工程研究院庞剑总工程师统稿) |
| 1.1从静音到声品质 (重庆大学贺岩松教授提供初稿) |
| 1.1.1国内外研究现状 |
| 1.1.1.1声品质主观评价 |
| 1.1.1.2声品质客观评价 |
| 1.1.1.3声品质主客观统一模型 |
| 1.1.2存在的问题 |
| 1.1.3研究发展趋势 |
| 1.2新能源汽车NVH控制技术 |
| 1.2.1驱动电机动力总成的NVH技术 (同济大学左曙光教授、林福博士生提供初稿) |
| 1.2.1.1国内外研究现状 |
| 1.2.1.2热点研究方向 |
| 1.2.1.3存在的问题与展望 |
| 1.2.2燃料电池发动机用空压机的NVH技术 (同济大学左曙光教授、韦开君博士生提供初稿) |
| 1.2.2.1国内外研究现状 |
| 1.2.2.2存在的问题 |
| 1.2.2.3总结与展望 |
| 1.3车身与底盘总成NVH控制技术 |
| 1.3.1车身与内饰 (长安汽车工程研究院庞剑总工程师提供初稿) |
| 1.3.1.1车身结构 |
| 1.3.1.2声学包装 |
| 1.3.2制动系 (同济大学张立军教授、徐杰博士生、孟德建讲师提供初稿) |
| 1.3.2.1制动抖动 |
| 1.3.2.2制动颤振 |
| 1.3.2.3制动尖叫 |
| 1.3.2.4瓶颈问题与未来趋势 |
| 1.3.3轮胎 (清华大学危银涛教授、杨永宝博士生、赵崇雷硕士生提供初稿) |
| 1.3.3.1轮胎噪声机理研究 |
| 1.3.3.2轮胎噪声计算模型 |
| 1.3.3.3轮胎噪声的测量手段 |
| 1.3.3.4降噪方法 |
| 1.3.3.5问题与展望 |
| 1.3.4悬架系 (吉林大学庄晔副教授提供初稿) |
| 1.3.4.1悬架系NVH问题概述 |
| 1.3.4.2悬架系的动力学建模与NVH预开发 |
| 1.3.4.3悬架系的关键部件NVH设计 |
| 1.3.4.4悬架NVH设计整改 |
| 1.4主动振动控制技术 (重庆大学郑玲教授提供初稿) |
| 1.4.1主动和半主动悬架技术 |
| 1.4.1.1主动悬架技术 |
| 1.4.1.2半主动悬架技术 |
| 1.4.2主动和半主动悬置技术 |
| 1.4.2.1主动悬置技术 |
| 1.4.2.2半主动悬置技术 |
| 1.4.3问题及发展趋势 |
| 2汽车电动化与低碳化 (江苏大学何仁教授统稿) |
| 2.1传统汽车动力总成节能技术 (同济大学郝真真博士生、倪计民教授提供初稿) |
| 2.1.1国内外研究现状 |
| 2.1.1.1替代燃料发动机 |
| 2.1.1.2高效内燃机 |
| 2.1.1.3新型传动方式 |
| 2.1.2存在的主要问题 |
| 2.1.3重点研究方向 |
| 2.1.4发展对策及趋势 |
| 2.2混合动力电动汽车技术 (重庆大学胡建军教授、秦大同教授, 彭航、周星宇博士生提供初稿) |
| 2.2.1国内外研究现状 |
| 2.2.2存在的问题 |
| 2.2.3重点研究方向 |
| 2.3新能源汽车技术 |
| 2.3.1纯电动汽车技术 (长安大学马建、余强、汪贵平教授, 赵轩、李耀华副教授, 许世维、唐自强、张一西研究生提供初稿) |
| 2.3.1.1动力电池 |
| 2.3.1.2分布式驱动电动汽车驱动控制技术 |
| 2.3.1.3纯电动汽车制动能量回收技术 |
| 2.3.2插电式混合动力汽车技术 (重庆大学胡建军、秦大同教授, 彭航、周星宇博士生提供初稿) |
| 2.3.2.1国内外研究现状 |
| 2.3.2.2存在的问题 |
| 2.3.2.3热点研究方向 |
| 2.3.2.4研究发展趋势 |
| 2.3.3燃料电池电动汽车技术 (北京理工大学王震坡教授、邓钧君助理教授, 北京重理能源科技有限公司高雷工程师提供初稿) |
| 2.3.3.1国内外技术发展现状 |
| 2.3.3.2关键技术及热点研究方向 |
| 2.3.3.3制约燃料电池汽车发展的关键因素 |
| 2.3.3.4燃料电池汽车的发展趋势 |
| 3汽车电子化 (吉林大学宗长富教授统稿) |
| 3.1汽车发动机电控技术 (北京航空航天大学杨世春教授、陈飞博士提供初稿) |
| 3.1.1国内外研究现状 |
| 3.1.2重点研究方向 |
| 3.1.2.1汽车发动机燃油喷射控制技术 |
| 3.1.2.2汽车发动机涡轮增压控制技术 |
| 3.1.2.3汽车发动机电子节气门控制技术 |
| 3.1.2.4汽车发动机点火控制技术 |
| 3.1.2.5汽车发动机空燃比控制技术 |
| 3.1.2.6汽车发动机怠速控制技术 |
| 3.1.2.7汽车发动机爆震检测与控制技术 |
| 3.1.2.8汽车发动机先进燃烧模式控制技术 |
| 3.1.2.9汽车柴油发动机电子控制技术 |
| 3.1.3研究发展趋势 |
| 3.2汽车转向电控技术 |
| 3.2.1电动助力转向技术 (吉林大学宗长富教授、陈国迎博士提供初稿) |
| 3.2.1.1国内外研究现状 |
| 3.2.1.2重点研究方向和存在的问题 |
| 3.2.1.3研究发展趋势 |
| 3.2.2主动转向及四轮转向技术 (吉林大学宗长富教授、陈国迎博士提供初稿) |
| 3.2.2.1国内外研究现状 |
| 3.2.2.2研究热点和存在问题 |
| 3.2.2.3研究发展趋势 |
| 3.2.3线控转向技术 (吉林大学郑宏宇副教授提供初稿) |
| 3.2.3.1转向角传动比 |
| 3.2.3.2转向路感模拟 |
| 3.2.3.3诊断容错技术 |
| 3.2.4商用车电控转向技术 (吉林大学宗长富教授、赵伟强副教授, 韩小健、高恪研究生提供初稿) |
| 3.2.4.1电控液压转向系统 |
| 3.2.4.2电液耦合转向系统 |
| 3.2.4.3电动助力转向系统 |
| 3.2.4.4后轴主动转向系统 |
| 3.2.4.5新能源商用车转向系统 |
| 3.2.4.6商用车转向系统的发展方向 |
| 3.3汽车制动控制技术 (合肥工业大学陈无畏教授、汪洪波副教授提供初稿) |
| 3.3.1国内外研究现状 |
| 3.3.1.1制动系统元部件研发 |
| 3.3.1.2制动系统性能分析 |
| 3.3.1.3制动系统控制研究 |
| 3.3.1.4电动汽车研究 |
| 3.3.1.5混合动力汽车研究 |
| 3.3.1.6参数测量 |
| 3.3.1.7与其他系统耦合分析及控制 |
| 3.3.1.8其他方面 |
| 3.3.2存在的问题 |
| 3.4汽车悬架电控技术 (吉林大学庄晔副教授提供初稿) |
| 3.4.1电控悬架功能与评价指标 |
| 3.4.2电控主动悬架最优控制 |
| 3.4.3电控悬架其他控制算法 |
| 3.4.4电控悬架产品开发 |
| 4汽车智能化与网联化 (清华大学李克强教授、长安大学赵祥模教授共同统稿) |
| 4.1国内外智能网联汽车研究概要 |
| 4.1.1美国智能网联汽车研究进展 (美国得克萨斯州交通厅Jianming Ma博士提供初稿) |
| 4.1.1.1美国智能网联车研究意义 |
| 4.1.1.2网联车安全研究 |
| 4.1.1.3美国自动驾驶车辆研究 |
| 4.1.1.4智能网联自动驾驶车 |
| 4.1.2中国智能网联汽车研究进展 (长安大学赵祥模教授、徐志刚副教授、闵海根、孙朋朋、王振博士生提供初稿) |
| 4.1.2.1中国智能网联汽车规划 |
| 4.1.2.2中国高校及研究机构智能网联汽车开发情况 |
| 4.1.2.3中国企业智能网联汽车开发情况 |
| 4.1.2.4存在的问题 |
| 4.1.2.5展望 |
| 4.2复杂交通环境感知 |
| 4.2.1基于激光雷达的环境感知 (长安大学付锐教授、张名芳博士生提供初稿) |
| 4.2.1.1点云聚类 |
| 4.2.1.2可通行区域分析 |
| 4.2.1.3障碍物识别 |
| 4.2.1.4障碍物跟踪 |
| 4.2.1.5小结 |
| 4.2.2车载摄像机等单传感器处理技术 (武汉理工大学胡钊政教授、陈志军博士, 长安大学刘占文博士提供初稿) |
| 4.2.2.1交通标志识别 |
| 4.2.2.2车道线检测 |
| 4.2.2.3交通信号灯检测 |
| 4.2.2.4行人检测 |
| 4.2.2.5车辆检测 |
| 4.2.2.6总结与展望 |
| 4.3高精度地图及车辆导航定位 (武汉大学李必军教授、长安大学徐志刚副教授提供初稿) |
| 4.3.1国内外研究现状 |
| 4.3.2当前研究热点 |
| 4.3.2.1高精度地图的采集 |
| 4.3.2.2高精度地图的地图模型 |
| 4.3.2.3高精度地图定位技术 |
| 4.3.2.4基于GIS的路径规划 |
| 4.3.3存在的问题 |
| 4.3.4重点研究方向与展望 |
| 4.4汽车自主决策与轨迹规划 (清华大学王建强研究员、李升波副教授、忻隆博士提供初稿) |
| 4.4.1驾驶人决策行为特性 |
| 4.4.2周车运动轨迹预测 |
| 4.4.3智能汽车决策方法 |
| 4.4.4自主决策面临的挑战 |
| 4.4.5自动驾驶车辆的路径规划算法 |
| 4.4.5.1路线图法 |
| 4.4.5.2网格分解法 |
| 4.4.5.3 Dijistra算法 |
| 4.4.5.4 A*算法 |
| 4.4.6路径面临的挑战 |
| 4.5车辆横向控制及纵向动力学控制 |
| 4.5.1车辆横向控制结构 (华南理工大学游峰副教授, 初鑫男、谷广研究生, 中山大学张荣辉研究员提供初稿) |
| 4.5.1.1基于经典控制理论的车辆横向控制 (PID) |
| 4.5.1.2基于现代控制理论的车辆横向控制 |
| 4.5.1.3基于智能控制理论的车辆横向控制 |
| 4.5.1.4考虑驾驶人特性的车辆横向控制 |
| 4.5.1.5面临的挑战 |
| 4.5.2动力学控制 (清华大学李升波副研究员、李克强教授、徐少兵博士提供初稿) |
| 4.5.2.1纵向动力学模型 |
| 4.5.2.2纵向稳定性控制 |
| 4.5.2.3纵向速度控制 |
| 4.5.2.4自适应巡航控制 |
| 4.5.2.5节油驾驶控制 |
| 4.6智能网联汽车测试 (中国科学院自动化研究所黄武陵副研究员、王飞跃研究员, 清华大学李力副教授, 西安交通大学刘跃虎教授、郑南宁院士提供初稿) |
| 4.6.1智能网联汽车测试研究现状 |
| 4.6.2智能网联汽车测试热点研究方向 |
| 4.6.2.1智能网联汽车测试内容研究 |
| 4.6.2.2智能网联汽车测试方法 |
| 4.6.2.3智能网联汽车的测试场地建设 |
| 4.6.3智能网联汽车测试存在的问题 |
| 4.6.4智能网联汽车测试研究发展趋势 |
| 4.6.4.1智能网联汽车测试场地建设要求 |
| 4.6.4.2智能网联汽车测评方法的发展 |
| 4.6.4.3加速智能网联汽车测试及进程管理 |
| 4.7典型应用实例解析 |
| 4.7.1典型汽车ADAS系统解析 |
| 4.7.1.1辅助车道保持系统、变道辅助系统与自动泊车系统 (同济大学陈慧教授, 何晓临、刘颂研究生提供初稿) |
| 4.7.1.2 ACC/AEB系统 (清华大学王建强研究员, 华南理工大学游峰副教授、初鑫男、谷广研究生, 中山大学张荣辉研究员提供初稿) |
| 4.7.2 V2X协同及队列自动驾驶 |
| 4.7.2.1一维队列控制 (清华大学李克强教授、李升波副教授提供初稿) |
| 4.7.2.2二维多车协同控制 (清华大学李力副教授提供初稿) |
| 4.7.3智能汽车的人机共驾技术 (武汉理工大学褚端峰副研究员、吴超仲教授、黄珍教授提供初稿) |
| 4.7.3.1国内外研究现状 |
| 4.7.3.2存在的问题 |
| 4.7.3.3热点研究方向 |
| 4.7.3.4研究发展趋势 |
| 5汽车碰撞安全技术 |
| 5.1整车碰撞 (长沙理工大学雷正保教授提供初稿) |
| 5.1.1汽车碰撞相容性 |
| 5.1.1.1国内外研究现状 |
| 5.1.1.2存在的问题 |
| 5.1.1.3重点研究方向 |
| 5.1.1.4展望 |
| 5.1.2汽车偏置碰撞安全性 |
| 5.1.2.1国内外研究现状 |
| 5.1.2.2存在的问题 |
| 5.1.2.3重点研究方向 |
| 5.1.2.4展望 |
| 5.1.3汽车碰撞试验测试技术 |
| 5.1.3.1国内外研究现状 |
| 5.1.3.2存在的问题 |
| 5.1.3.3重点研究方向 |
| 5.1.3.4展望 |
| 5.2乘员保护 (重庆理工大学胡远志教授提供初稿) |
| 5.2.1国内外研究现状 |
| 5.2.2重点研究方向 |
| 5.2.3展望 |
| 5.3行人保护 (同济大学王宏雁教授、余泳利研究生提供初稿) |
| 5.3.1概述 |
| 5.3.2国内外研究现状 |
| 5.3.2.1被动安全技术 |
| 5.3.2.2主动安全技术研究 |
| 5.3.3研究热点 |
| 5.3.3.1事故研究趋势 |
| 5.3.3.2技术发展趋势 |
| 5.3.4存在的问题 |
| 5.3.5小结 |
| 5.4儿童碰撞安全与保护 (湖南大学曹立波教授, 同济大学王宏雁教授、李舒畅研究生提供初稿;曹立波教授统稿) |
| 5.4.1国内外研究现状 |
| 5.4.1.1儿童碰撞安全现状 |
| 5.4.1.2儿童损伤生物力学研究现状 |
| 5.4.1.3车内儿童安全法规和试验方法 |
| 5.4.1.4车外儿童安全法规和试验方法 |
| 5.4.1.5儿童安全防护措施 |
| 5.4.1.6儿童约束系统使用管理与评价 |
| 5.4.2存在的问题 |
| 5.4.3重点研究方向 |
| 5.4.4发展对策和展望 |
| 5.5新能源汽车碰撞安全 (大连理工大学侯文彬教授、侯少强硕士生提供初稿) |
| 5.5.1国内外研究现状 |
| 5.5.1.1新能源汽车碰撞试验 |
| 5.5.1.2高压电安全控制研究 |
| 5.5.1.3新能源汽车车身结构布局研究 |
| 5.5.1.4电池包碰撞安全防护 |
| 5.5.1.5动力电池碰撞安全 |
| 5.5.2热点研究方向 |
| 5.5.3存在的问题 |
| 5.5.4发展对策与展望 |
| 6结语 |
（7）基于计算方法的产品设计方案生成与评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 产品设计方案生成 |
| 1.2.2 产品设计方案评价 |
| 1.3 研究问题的提出 |
| 1.4 研究内容及组织框架 |
| 1.4.1 本文的研究内容 |
| 1.4.2 本文组织框架 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 顾客需求偏好的量化与识别 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 顾客需求的特点及获取方式 |
| 2.3 顾客需求偏好的定量化分析 |
| 2.3.1 Kano模型基础理论 |
| 2.3.2 改进的连续模糊Kano模型 |
| 2.4 实例分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于多元准则的产品设计方案生成 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 传统产品设计方案生成方法 |
| 3.3 基于证据推理的质量特性提取方法 |
| 3.3.1 证据推理基本理论 |
| 3.3.2 顾客需求与质量特性的关联关系确定 |
| 3.3.3 质量特性自相关关系推理 |
| 3.3.4 质量特性权重确定 |
| 3.4 基于NSGA-Ⅱ算法的产品设计方案生成 |
| 3.4.1 优化目标分析 |
| 3.4.2 多目标优化模型的建立及求解 |
| 3.5 实例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 面向产品性能的评价指标权重分配 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 粗数介绍 |
| 4.3 基于粗数DEMATEL的性能指标重要度分析 |
| 4.4 实例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 数据驱动的产品设计方案性能评价 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于PSO-SVM的设计方案评价值预测 |
| 5.2.1 机器学习理论基础 |
| 5.2.2 性能预测模型构建 |
| 5.3 基于VIKOR方法的设计方案优选 |
| 5.4 实例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
（8）不确定可拓群决策优化方法及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 表目录 |
| 图目录 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与目的 |
| 1.1.1 群决策研究存在的问题 |
| 1.1.2 可拓学的特点与优势 |
| 1.1.3 可拓群决策的可行性 |
| 1.1.4 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外群决策和可拓决策理论研究进展 |
| 1.2.1 国内外群决策的研究现状 |
| 1.2.2 可拓学与可拓决策 |
| 1.3 本文的主要研究方法、内容及创新点 |
| 1.3.1 研究思路与方法 |
| 1.3.2 本文的主要研究内容 |
| 1.3.3 本文的主要创新点 |
| 第2章 物元可拓与可拓群决策理论体系 |
| 2.1 物元可拓 |
| 2.1.1 基元 |
| 2.1.2 可拓变换 |
| 2.1.3 可拓集 |
| 2.1.4 关联函数 |
| 2.2 可拓决策 |
| 2.2.1 矛盾问题及其求解 |
| 2.2.2 决策系统的相容性 |
| 2.2.3 可拓决策 |
| 2.3 可拓群决策 |
| 2.3.1 可拓群决策的含义与假设 |
| 2.3.2 可拓群决策的内容与功能 |
| 2.3.3 可拓群决策的物元可拓集 |
| 2.3.4 可拓群决策的关联函数 |
| 2.3.5 可拓群决策的可拓变换 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 不确定条件下可拓群决策可靠性与敏感性分析研究 |
| 3.1 相对熵与群决策优化 |
| 3.1.1 熵及熵优化 |
| 3.1.2 群决策的相对熵权重 |
| 3.2 基于相对熵的可拓群决策可靠性分析 |
| 3.2.1 基于相对熵的可拓群决策可靠性分析的含义与作用 |
| 3.2.2 权重不确定条件下的可拓群决策可靠性分析的理论依据 |
| 3.2.3 权重不确定条件下的可拓群决策可靠性分析的步骤 |
| 3.3 基于权重优化的可拓群决策的敏感性分析 |
| 3.3.1 可拓群决策敏感性分析的含义与作用 |
| 3.3.2 可拓群决策单因素敏感性分析法 |
| 3.3.3 可拓群决策多因素敏感性分析法 |
| 3.3.4 可拓群决策敏感性分析法的步骤 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 不确定数据下可拓群决策优化 |
| 4.1 可拓群决策数据不确定的描述及其处理的要求 |
| 4.1.1 可拓群决策数据不确定的表现 |
| 4.1.2 可拓群决策数据不确定的处理要求 |
| 4.1.3 不确定条件下可拓群决策数据处理的思路 |
| 4.2 区间值条件下的可拓群决策优化 |
| 4.2.1 区间可拓集 |
| 4.2.2 区间距与区间位值 |
| 4.2.3 区间关联度 |
| 4.2.4 区间值条件下的可拓群决策 |
| 4.3 数据缺失条件下的可拓群决策优化 |
| 4.3.1 基于可拓变换的数据缺失处理方法 |
| 4.3.2 基于平均指标的数据缺失处理方法 |
| 4.3.3 极值条件下基于鲍达数的数据缺失处理方法 |
| 4.4 数据不确定条件下基于对应性的可拓群决策优化 |
| 4.4.1 可拓关联对应性 |
| 4.4.2 数据不确定条件下基于对应性的可拓群决策区间 |
| 4.4.3 数据不确定条件下基于对应性的可拓群决策模型研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 不确定条件下多目标可拓群决策的优化方法及模型研究 |
| 5.1 基于可拓变换的多目标可拓群决策 |
| 5.1.1 多维物元群决策下多目标转换与规范化 |
| 5.1.2 多目标可拓群决策矛盾问题的描述与可拓变换 |
| 5.2 决策偏好下多目标可拓群决策优度分析 |
| 5.2.1 偏好条件下多目标可拓群决策的关联函数 |
| 5.2.2 偏好条件下多目标可拓群决策的关联优化 |
| 5.2.3 偏好条件下多目标可拓群决策的优度 |
| 5.3 基于可拓集的多目标可拓群决策物元可拓区间划分 |
| 5.3.1 多目标可拓群决策物元可拓集 |
| 5.3.2 偏好条件下多目标可拓群决策物元可拓区间的划分 |
| 5.3.3 无偏好条件下多目标可拓群决策物元可拓区间分析 |
| 5.4 基于可拓关联的多目标可拓群决策方案排序及评价区间估计 |
| 5.4.1 偏好条件下多目标可拓群决策方案排序 |
| 5.4.2 偏好条件下多目标可拓群决策评价区间估计 |
| 5.4.3 无偏好条件下多目标可拓群决策评价区间估计 |
| 5.5 不确定条件下多目标可拓群决策优化模型研究 |
| 5.5.1 思路 |
| 5.5.2 步骤 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 不确定条件下可拓群决策数据挖掘 |
| 6.1 基于可拓集的可拓分类 |
| 6.1.1 可拓分类的目的与意义 |
| 6.1.2 可拓分类形式 |
| 6.1.3 可拓分类的优点与不足 |
| 6.2 不确定条件下可拓群决策粗糙分类 |
| 6.2.1 可拓群决策的可拓变换与分类 |
| 6.2.2 不确定条件下可拓群决策的属性约简与分类 |
| 6.2.3 不确定条件下可拓群决策的粗糙分类模型 |
| 6.3 不确定条件下可拓群决策关联聚类 |
| 6.3.1 模糊关系与相似关系矩阵 |
| 6.3.2 不确定条件下可拓群决策的关联聚类 |
| 6.3.3 不确定条件下可拓群决策关联聚类模型 |
| 6.4 不确定条件下可拓群决策的规则提取与方案识别 |
| 6.4.1 不确定条件下可拓群决策的规则提取 |
| 6.4.2 不确定条件下可拓群决策规则的数据区间分析 |
| 6.4.3 不确定条件下可拓群决策的方案识别 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 不确定条件下产品创新的可拓群决策实例研究 |
| 7.1 金融危机下"小鲁班"玩具的发展现状 |
| 7.1.1 金融危机下国内玩具业的现状及其发展趋势 |
| 7.1.2 益智拼插玩具的发展现状 |
| 7.1.3 "小鲁班"玩具的发展现状 |
| 7.2 不确定条件下产品研发的可拓群决策可靠性与敏感性分析 |
| 7.2.1 "小鲁班"产品研发的必要性 |
| 7.2.2 "小鲁班"新产品研发的可拓群决策可靠性分析 |
| 7.2.3 "小鲁班"新产品开发的可拓群决策敏感性分析 |
| 7.2.4 不确定条件下可拓权重分析方法与其他方法的比较 |
| 7.3 不确定条件下产品改造的多目标可拓群决策 |
| 7.3.1 "小鲁班"产品改造的必要性 |
| 7.3.2 "小鲁班"产品改造的多目标相容性分析 |
| 7.3.3 偏好条件下"小鲁班"产品改造的多目标权重优化及方案评价 |
| 7.3.4 无偏好条件下"小鲁班"产品改造的多目标可拓群决策 |
| 7.4 不确定条件下产品组合的可拓群决策数据挖掘 |
| 7.4.1 "小鲁班"产品组合的必要性 |
| 7.4.2 不确定条件下"小鲁班"产品组合的可拓群决策粗糙分类 |
| 7.4.3 不确定条件下"小鲁班"产品组合的可拓群决策关联聚类 |
| 7.4.4 不确定条件下"小鲁班"产品组合方案的规则提取与方案识别 |
| 7.4.5 不确定条件下可拓数据挖掘方法与其他方法的比较 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 结论和展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 附录A 攻读博士学位期间主持、参加的项目 |
| 附录B 攻读博士学位期间发表或投稿的论文 |
（9）基于粗糙集的过程建模、控制与故障诊断（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论与综述 |
| 1.1 工业过程的建模、控制和故障诊断问题 |
| 1.1.1 复杂工业过程的建模方法 |
| 1.1.2 工业过程中的智能控制 |
| 1.1.3 故障诊断技术 |
| 1.2 粗糙集理论的发展和现状 |
| 1.2.1 粗糙集的基本概念 |
| 1.2.2 粗糙集的理论研究 |
| 1.2.3 粗糙集的应用研究 |
| 1.2.3.1 粗糙集开发系统及一般应用 |
| 1.2.3.2 粗糙集理论在控制中的发展与应用 |
| 1.3 粗糙集理论在工业应用中所面临的主要问题 |
| 1.3.1 数据的预处理 |
| 1.3.2 决策规则提取及动态调整的算法 |
| 1.3.3 基于粗糙集的故障诊断 |
| 1.4 本文所做的主要工作及结构安排 |
| 第二章 预备知识-粗糙集理论 |
| 2.1 粗糙集的基本概念 |
| 2.1.1 集合与等价划分关系 |
| 2.1.2 集合的近似关系及粗糙集的概念 |
| 2.1.3 核与属性约简 |
| 2.2 决策表与决策规则 |
| 2.2.1 信息系统与决策表 |
| 2.2.2 属性约简与属性值约简 |
| 2.3 决策逻辑的语言、语义和推导 |
| 2.4 知识的不确定性分析 |
| 2.4.1 知识表达的系统不确定性 |
| 2.4.2 知识表达的概念不确定性 |
| 第三章 数据的预处理 |
| 3.1 粗糙集决策表的数据清洗 |
| 3.1.1 决策表的冗余剔除及不相容检测 |
| 3.1.2 决策表的差值补齐 |
| 3.2 基于布尔逻辑的连续属性离散化方法 |
| 3.2.1 基于布尔逻辑的离散化方法 |
| 3.2.2 布尔逻辑离散化方法的一个启发式算法 |
| 3.3 布尔逻辑离散化方法的改进 |
| 3.3.1 混合离散化问题的描述 |
| 3.3.2 连续、离散变量的混合离散化 |
| 3.3.3 混合离散化方法的启发式算法 |
| 3.3.4 计算复杂性分析 |
| 3.4 离散化的评价函数和离散化的质量 |
| 3.4.1 连续属性离散化的评价方法 |
| 3.4.2 连续、离散属性混合离散化的评价方法 |
| 3.5 结论 |
| 第四章 规则提取矩阵算法 |
| 4.1 等价矩阵及其基本运算 |
| 4.2 粗糙集信息系统的一些矩阵计算 |
| 4.2.1 属性必要性判断与属性约简核的求取 |
| 4.2.2 寻找属性约简 |
| 4.3 数据清洗的矩阵算法 |
| 4.3.1 冗余剔除 |
| 4.3.2 不相容剔除 |
| 4.4 信息系统决策规则获取的矩阵算法 |
| 4.4.1 决策规则的获取 |
| 4.4.2 寻找决策规则的形式 |
| 4.4.3 避免决策规则的互相包容 |
| 4.4.4 计算复杂性分析 |
| 4.4.5 规则获取的实例研究 |
| 4.5 决策规则动态维护的策略 |
| 4.5.1 从部分对象中获取规则的矩阵算法 |
| 4.5.1.1 等价矩阵及其运算 |
| 4.5.1.2 部分对象规则提取的矩阵算法 |
| 4.5.2 决策规则的增量算法 |
| 4.5.3 决策规则的递减算法 |
| 4.5.4 计算复杂性分析 |
| 4.5.5 决策规则动态获取的实例研究 |
| 4.5.5.1 增量调整 |
| 4.5.5.2 递减调整 |
| 4.6 关联规则与粗糙集决策规则的比较 |
| 4.7 结论 |
| 第五章 基于决策规则的过程建模与控制器设计 |
| 5.1 基于决策规则的非线性系统非参数建模 |
| 5.1.1 非线性系统分析方法 |
| 5.1.2 基于决策规则的非线性算子方程 |
| 5.1.3 粗糙状态空间 |
| 5.2 粗糙状态空间模型的特性分析 |
| 5.2.1 粗糙状态空间模型的一致性分析及补充 |
| 5.2.2 粗糙状态空间模型的完备性分析及补充 |
| 5.2.3 粗糙状态空间模型的稳定性与可达性分析 |
| 5.3 基于决策规则过程建模与控制器设计 |
| 5.3.1 内模控制结构 |
| 5.3.2 基于决策规则的非线性过程建模 |
| 5.3.3 基于决策规则的内模控制器设计 |
| 5.4 投药系统的仿真实例 |
| 5.4.1 自来水混凝沉淀系统概述及控制目标 |
| 5.4.2 基于决策规则的建模仿真 |
| 5.4.3 关于粗糙集与神经网络方法的讨论 |
| 5.5 结论 |
| 第六章 基于粗糙集的故障诊断 |
| 6.1 基于粗糙集的智能故障诊断系统框架 |
| 6.2 基于信息熵的系统稳态分析 |
| 6.3 基于粗糙集的故障诊断 |
| 6.3.1 系统运行状况知识的获取 |
| 6.3.2 关于故障点的知识获取 |
| 6.3.2.1 单点故障 |
| 6.3.2.2 多点故障 |
| 6.3.3 故障诊断的逻辑与步骤 |
| 6.3.4 故障诊断性能分析 |
| 6.3.5 计算复杂性分析 |
| 6.4 故障知识的表达-逻辑故障树方法 |
| 6.4.1 故障树的定义及结构 |
| 6.4.2 逻辑故障树的结构及生成 |
| 6.4.3 逻辑故障树的评价 |
| 6.5 仿真研究 |
| 6.6 关于粗糙集方法与主元分析方法的讨论 |
| 6.7 结论 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 攻博期间完成和发表的论文 |
| 致谢 |
（10）设计师视角下工业设计奖的设计知识流动研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 提升制造业设计能力的迫切需求 |
| 1.1.2 设计师提升设计能力的路径有限 |
| 1.1.3 对工业设计奖的价值反思 |
| 1.2 研究问题的提出 |
| 1.3 相关研究综述 |
| 1.3.1 相关概念界定 |
| 1.3.2 工业设计奖产生背景及发展 |
| 1.3.3 工业设计奖研究现状 |
| 1.3.4 知识流动研究现状 |
| 1.3.5 设计知识流动研究现状 |
| 1.4 研究意义 |
| 1.4.1 理论意义 |
| 1.4.2 实践意义 |
| 1.5 研究内容与方法 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.6 研究框架 |
| 第二章 工业设计奖与设计知识的关系建构 |
| 2.1 设计知识 |
| 2.1.1 知识的研究视角 |
| 2.1.2 设计知识的内涵 |
| 2.1.3 设计知识的类别 |
| 2.1.4 设计知识的来源 |
| 2.2 工业设计奖与设计知识 |
| 2.2.1 知识筛选工业设计奖筛选出“优秀设计” |
| 2.2.2 知识载体: “优秀设计”物化优质设计知识 |
| 2.3 “优秀设计”中物化的设计知识类别 |
| 2.3.1 “优秀设计”的标准 |
| 2.3.2 “优秀设计”包含的四类设计知识 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 设计师视角下工业设计奖的设计知识流动 |
| 3.1 知识流动 |
| 3.1.1 知识流动理论 |
| 3.1.2 知识流动的主要模型与要素分析 |
| 3.1.3 知识流动的效果 |
| 3.2 设计知识流动 |
| 3.2.1 设计知识流动的概念 |
| 3.2.2 分布式资源环境下设计知识流动的四个类别 |
| 3.2.3 第四类设计知识流视阈下设计奖的设计知识流动 |
| 3.3 “优秀设计”中设计知识流向设计师的动力机制 |
| 3.3.1 设计师的知识需求是内部驱动力 |
| 3.3.2 工业设计奖推广本质是外部推动力 |
| 3.3.3 设计师间的知识势差是客观因素 |
| 3.3.4 设计知识流动的特征 |
| 3.4 “优秀设计”中设计知识流向设计师的理论假设 |
| 3.4.1 设计知识流动模型的要素 |
| 3.4.2 设计知识流动模型的过程 |
| 3.4.3 “优秀设计”中设计知识流动的理论模型 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 基于DKF-GD要素的实证研究 |
| 4.1 设计知识流动效果的定义 |
| 4.2 设计知识流动效果影响因素提取 |
| 4.2.1 通过文献获得影响因素 |
| 4.2.2 专家访谈获得影响因素 |
| 4.2.3 变量确定 |
| 4.3 变量定义与相关假设 |
| 4.3.1 设计知识特征与接受意愿 |
| 4.3.2 知识提供者特征与接收意愿 |
| 4.3.3 知识接受者特征与知识流动效果 |
| 4.3.4 知识流动渠道特征与知识流动效果 |
| 4.3.5 知识流动环境特征与知识流动效果 |
| 4.4 变量设计及测量指标 |
| 4.4.1 设计知识特征 |
| 4.4.2 知识提供者特征 |
| 4.4.3 知识接受者的特征 |
| 4.4.5 知识流动渠道 |
| 4.4.6 知识流动环境特征 |
| 4.4.7 知识流动效果 |
| 4.5 数据回收及量表质量分析 |
| 4.5.1 问卷设计与数据回收 |
| 4.5.2 量表质量分析 |
| 4.5.3 相关性分析 |
| 4.6 多元线性回归分析及研究假设的检验 |
| 4.6.1 回归模型的评估标准 |
| 4.6.2 知识特征与接收意愿的回归分析 |
| 4.6.3 知识提供者因素与接受意愿的回归分析 |
| 4.6.4 知识接收者特征与知识流动效果的回归分析 |
| 4.6.5 知识流动渠道特征与知识流动效果的回归分析 |
| 4.6.6 知识流动环境与知识流动效果的回归分析 |
| 4.7 实证研究的主要结论 |
| 4.8 小结 |
| 第五章 基于DKF-GD过程的演化及提升作用研究 |
| 5.1 基于知识流动的知识演化及影响因素映射关系研究 |
| 5.1.1 研究目的及方法 |
| 5.1.2 基于知识流动过程的知识演化 |
| 5.1.3 基于知识流动的影响因素映射关系 |
| 5.2 所获设计知识提升设计能力的实验研究 |
| 5.2.1 实验设计 |
| 5.2.2 实验结果与分析 |
| 5.2.3 实验小结与讨论 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 基于DKF-GD的设计流程构建与实践 |
| 6.1 设计师获得的设计知识表达与关系建构 |
| 6.1.1 三类设计知识的提取与表达 |
| 6.1.2 三类设计知识间的映射关系 |
| 6.2 设计师应用设计知识的设计创新策略 |
| 6.3 基于DKF-GD的设计流程 |
| 6.3.1 总设计流程 |
| 6.3.2 核心环节 |
| 6.4 基于DKF-GD的设计实践 |
| 6.4.1 项目背景及设计需求 |
| 6.4.2 确定概念方向 |
| 6.4.3 概念设计 |
| 6.4.4 案例总结 |
| 6.5 小结 |
| 结论 |
| 研究关键发现 |
| DKF-GD模型及发展建议 |
| 研究创新点 |
| 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的成果 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 附录A 五个国外工业设计奖简介 |
| 附录B 四个国内工业设计奖简介 |
| 附录C 专家访谈提纲 |
| 附录D 专家访谈获得的影响因素整理 |
| 附录E 设计奖设计知识流动影响因素调查问卷 |
| 附录F 知识演化及映射关系研究所使用“优秀设计” |
| 附录G 参与知识演化及映射关系研究的设计师信息 |
| 附录H 知识演化及映射关系研究的访谈提纲 |
| 附录I 参与实验的设计师信息 |
| 附录J 实验所使用的“优秀设计” |
| 附录K 设计师在概念发散阶段检索的54个“优秀设计” |
四、模糊控制规则生成过程中不相容问题的一种解决方案（论文参考文献）
- [1]基于乘性一致性偏好关系的决策理论与方法研究[D]. 成先娟. 江西财经大学, 2021(09)
- [2]基于知识约简的航空发动机涡轮部件故障诊断专家系统设计[D]. 徐现强. 大连理工大学, 2021(01)
- [3]覆盖粗糙集与模糊粗糙集及其在化工过程故障诊断中的应用[D]. 王敬前. 陕西科技大学, 2021(01)
- [4]《1961纽约市区划决议案》的规制尺度及其技术工具研究[D]. 黎淑翎. 华南理工大学, 2020(06)
- [5]汽轮机智能诊断与健康管理关键技术研究[D]. 杨楠. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [6]中国汽车工程学术研究综述·2017[J]. 《中国公路学报》编辑部. 中国公路学报, 2017(06)
- [7]基于计算方法的产品设计方案生成与评价研究[D]. 张子健. 北京理工大学, 2016(03)
- [8]不确定可拓群决策优化方法及应用[D]. 朱佳俊. 东华大学, 2010(08)
- [9]基于粗糙集的过程建模、控制与故障诊断[D]. 谭天乐. 浙江大学, 2003(03)
- [10]设计师视角下工业设计奖的设计知识流动研究[D]. 周坤. 广东工业大学, 2020(05)