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题名科技项目完成情况的模糊综合评价研究
被引量：8
- 1
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作者
梁吉业
褚成缘
胡建龙
李德玉
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机构
山西大学计算机与信息技术学院系统工程研究所
中国科学院计算技术研究所
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出处
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2008年第5期636-640,共5页
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基金
国家863计划资助项目(2004AA115460)
国家自然科学基金资助项目(60773133
+7 种基金
70471003
60573074)
山西省自然科学基金资助项目(20041040)
教育部科学技术研究重点项目(200718
200617)
教育部博士点专项基金资助项目(20050108004)
山西省科技攻关资助项目(051129)
山西省重点实验室开放基金资助项(200603023)
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文摘
对照科技项目合同的预定目标,提出了一种评判科技项目完成情况的模糊综合评价方法.对定量指标,提出的改进对比打分公式(contrasl evaluation formula,CEF)不仅能体现超额工作的贡献,同时能够通过指标的互补性适度地体现额外贡献.本文还提出了指标赋权的动态调整方法以解决评价过程中遇到的指标不完整问题.通过对实际科研项目的评价,验证了该方法的有效性.
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关键词
科技项目评价
模糊综合评价
对比评价公式(CEF)
权重动态调整
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Keywords
evaluation of technological project
fuzzy integrative evaluation
contrast evaluation formula
dynamic adjustment of weight
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分类号
C931
[经济管理—管理学]
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题名多工况以及多目标优化的自适应巡航系统
被引量：3
- 2
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作者
范柏旺
王增才
单兴华
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机构
山东大学机械工程学院
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出处
《自动化技术与应用》
2021年第4期9-14,共6页
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文摘
为提高自适应巡航系统(Adaptive Cruise Control,ACC)的综合性能,通过对跟驰性能、安全性、燃油经济性以及乘客舒适性进行分析,作为系统的控制约束,并引入了基于驾驶数据的车头时距。采用了分层控制的架构,并基于模型预测控制理论(Model Predictive Control,MPC)设计了上层控制器。提出了一种可以根据当前行驶工况来对目标函数中的权重进行实时再分配的策略(Dynamic Weight Adjustment Strategy,DWAS),来解决传统固定权重在多工况下表现差的情况。实车实验表明,在复杂的多个工况下,所提出的权重可变的MPC控制器在保证跟驰性能和安全性的前提下,提高了燃油经济性和舒适性。
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关键词
自适应巡航控制系统
分层控制
模型预测控制
权重动态调节
燃油经济性
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Keywords
Adaptive Cruise Control
hierarchical control
model predictive control
dynamic adjustment of weight
fuel economy
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名融合牛顿-最速下降算子的自适应粒子群算法
被引量：1
- 3
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作者
李江杰
常安定
陈童
马晗
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机构
长安大学理学院
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出处
《微电子学与计算机》
北大核心
2020年第2期1-7,共7页
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基金
国家青年基金(41601437)
陕西省自然科学基础研究计划面上项目(2015JM1022)。
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文摘
针对粒子群算法容易陷入局部最优、收敛精度低、后期收敛速度缓慢的问题,将牛顿-最速下降算子、动态惯性权重、影响度决策引入到粒子群的更新中,提出了融合牛顿-最速下降算子的自适应粒子群算法(NSWPSO).将改进后的算法、标准粒子群算法、自适应惯性权重粒子群算法、线性递减惯性权重粒子群算法同时应用于不同维度的12个测试函数,对搜索结果进行对比分析,T-test差异分析、10维测试函数达到期望值时的寻优率和平均迭代次数分析,可得改进后的算法能够稳定快速准确地搜索到全局最优解.
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关键词
粒子群算法
牛顿-最速下降算子
动态惯性权重
影响度决策
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Keywords
PSO
Newton-steepest descent operator
dynamic adjustment of inertia weight
Influences decision
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名一种动态调节惯性权重的粒子群算法
被引量：24
- 4
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作者
皮倩瑛
叶洪涛
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机构
广西科技大学电气与信息工程学院
广西汽车零部件与整车技术重点实验室
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出处
《广西科技大学学报》
2016年第3期26-32,共7页
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基金
广西重点实验室项目(14-045-44)
广西教育厅科研项目(201202ZD071)
广西工学院博士基金项目(院科博11Z09)资助
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文摘
针对使用经典线性递减策略来确定惯性权重的粒子群优化算法在运算过程中与粒子寻优的非线性变化特点不匹配的问题,提出一种动态调节惯性权重的粒子群算法.该算法对惯性权重引入随机因子并基于粒子适应度大小来动态调节惯性权重,更好地引导粒子进行搜索,平衡了算法的全局搜索与局部搜索能力,提高了算法的收敛精度.为了验证该算法的寻优性能,通过8个经典测试函数将标准粒子群算法、惯性权重递减的粒子群算法及动态调节惯性权重的粒子群算法在不同维度下进行测试比较.结果表明:提出的动态调节惯性权重的粒子群算法在寻优精度和成功率方面都有所提升,算法性能更具优越性.
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关键词
粒子群算法
动态调节
惯性权重
随机因子
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Keywords
particle swarm optimization
dynamic adjustment： inertia weight： random factar
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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