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苏莹莹

作品数:3 被引量:3H指数:1
供职机构:东北大学机械工程与自动化学院更多>>
发文基金:国家教育部博士点基金沈阳市科技攻关计划项目更多>>
相关领域:机械工程更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇机械工程

主题

  • 2篇协同设计
  • 1篇学习算法
  • 1篇增强学习算法
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇网络化
  • 1篇网络化制造
  • 1篇协商
  • 1篇协商模型
  • 1篇协同环境
  • 1篇协同设计系统
  • 1篇客户
  • 1篇客户满意
  • 1篇客户满意度
  • 1篇基于神经网络
  • 1篇贝叶斯
  • 1篇贝叶斯理论
  • 1篇Q学习
  • 1篇AGENT模...

机构

  • 3篇东北大学
  • 1篇上海宝钢设备...

作者

  • 3篇王宛山
  • 3篇苏莹莹
  • 2篇梁爽
  • 1篇唐亮
  • 1篇于天彪
  • 1篇王建荣
  • 1篇史后扬

传媒

  • 2篇东北大学学报...
  • 1篇组合机床与自...

年份

  • 2篇2009
  • 1篇2008
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
协同环境下基于客户满意度的协商模型
2009年
针对网络化制造环境下产品设计的特点,分析了客户满意度在产品设计中的重要性.将客户满意度应用到协同设计环境下的协商机制中.按照协同设计环境下产品设计的要求建立了在产品协同设计过程中客户满意度的指标体系,并以此建立了满意度数学模型.采用多Agent技术,建立基于客户满意度的协商Agent模型并分析了协商过程.结合企业实际需求,利用BP神经网络对客户满意度的评估进行了训练和仿真,通过神经网络减少评价过程中的人为因素,提高了评价的可靠性.同时验证了基于BP神经网络的客户满意度协商模型的有效性.
梁爽于天彪苏莹莹王宛山
关键词:客户满意度协同设计协商AGENT模型
基于神经网络增强学习算法的工艺任务分配方法被引量:3
2009年
在任务分配问题中,如果Markov决策过程模型的状态-动作空间很大就会出现"维数灾难".针对这一问题,提出一种基于BP神经网络的增强学习策略.利用BP神经网络良好的泛化能力,存储和逼近增强学习中状态-动作对的Q值,设计了基于Q学习的最优行为选择策略和Q学习的BP神经网络模型与算法.将所提方法应用于工艺任务分配问题,经过Matlab软件仿真实验,结果证实了该方法具有良好的性能和行为逼近能力.该方法进一步提高了增强学习理论在任务分配问题中的应用价值.
苏莹莹王宛山王建荣唐亮
关键词:Q学习神经网络
贝叶斯理论在协同设计系统中的应用
2008年
在研究了网络化协同设计特点的基础上,提出了基于网络化制造平台下的协同设计系统框架,分析了贝叶斯理论及主观贝叶斯理论方法,并应用主观贝叶斯方法解决协同设计状态类别推断问题。在理论研究基础之上,开发了协同设计原型系统。网络化协同设计系统提供一种新的产品开发模式。可以使企业有效地进行产品开发,缩短了设计周期,提高了设计质量,增强了市场竞争力。
梁爽史后扬苏莹莹王宛山
关键词:网络化制造AGENT
共1页<1>
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