管理论文利用RBF神经网络对装备完好性敏感性进行分析.doc
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2、高。论文确立了装备完好性敏感性分析指标选取的原则,借鉴美军诊断装备完好性的方法,选取了本地库存满足率、工作区率、基地库存满足率等一系列有较强的实际意义的敏感性指标,使用熵权法确定了这些指标的权重,并对源数据进行了标准化处理,最后运用RBF神经网络对装备战备完好敏感性进行了分析,为部队掌控装备完好性提供了一个新的思路。关键词:装备完好性;敏感性分析;RBF神经网络;指标;熵权法中图分类号:TP399文献标识码:A文章编号:1002-3100(2008)04-0116-04Abstract: Equipment Maintenance and Support System is a part of
3、 equipment system which is very sensitive to the former for maintain a high level mission capable state. In this issue, picking principles of sensitivity analysis metrics are introduced. Referencing to USA methods to diagnosing the equipment readiness, a series of practical metrics are chosen to bui
4、ld the sample data. Then, Entropy coefficient theory is applied to standardize the source data. Finally, sensitivity analysis on equipment readiness is completed by using RBF Neural Network. This provides a thinking process for the army.Key words: equipment readiness; sensitivity analysis; RBF Neura
5、l Network; metric;Entropy0引言装备维修保障系统是装备系统的重要组成部分,是部队战斗力的倍增器。装备完好性敏感性分析,对于在有限资源约束条件下,研究提高装备战备完好性,减少后勤负担,优化资源利用效率,有着积极的作用。装备维修保障系统具有高度复杂性和非线性,而一般的解析式方法简单粗糙、精度不高,无法确切反映各种指标之间的交互关系。神经网络具有非常强的非线性映射能力,可根据训练样本自动调整连接权值,适合对内部结构不完全明了的情况。装备维修保障系统涉及人员、设备、设施、技术资料、计算机、备件等等诸多因素,系统内部行为复杂多变,最终目的是保障装备处于较高的完好性水平,能够完成作
6、战任务。如何在有限资源条件下,使保障系统充分发挥效能,成为人们研究的热点问题。近年来,国内一些学者利用神经网络对装备维修资源保障系统能力进行评估。马晓峰等1基于人工神经网络理论及BP网络原理,建立了装备保障资源评估模型,初步形成对装备保障资源各基本内容的评估。程力等2构建了维修资源保障能力评估指标体系,应用人工神经网络及BP网络的理论和方法,建立了维修资源保障能力评估的BP神经网络模型,提出了应用特尔斐法与层次分析法相结合确定各指标权重,并采用变权综合法思想构造神经网络训练样本的方法,该模型较好地克服了人为因素和模糊随机性的影响,具有较高的可信度。金伟等3在系统分析维修保障系统能力各种影响因素
7、的基础上,构建了维修保障系统能力评估指标体系,详细设计了用于评估维修保障系统能力的BP神经网络模型。曹登高等4利用RBF网络对航空装备维修保障能力进行评估,为航空装备维修保障能力评估提供了一种新的思路。但是,尚未发现利用神经网络进行装备完好性敏感性分析的研究,本文尝试采用神经网络来对装备完好性指标的敏感性进行分析。1装备完好性敏感分析指标体系影响装备完好性的因素众多、交互作用复杂,备选指标门类繁多。据统计,美国陆军用于装备完好性诊断的指标达1 000多个。如何建立适当的指标体系是装备完好性敏感性分析的难点。本文借鉴美军在装备完好性评估中的做法,从维修保障系统的性能衡量角度出发,建立了装备完好性
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