导读:本文包含了选型决策论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:TBM选型,层次分析法,模糊数学,人工智能
选型决策论文文献综述
詹金武,李涛,李超[1]（2019）在《基于人工智能的TBM选型适应性评价决策支持系统》一文中研究指出随着我国西部的大开发和"一带一路"的建设,迫切需要大力发展交通、矿山、水利等重大"生命线"工程,而深埋长大隧道往往是这些生命线工程的关键控制性工程。限于地质、地形和自然环境条件,从施工工期、造价和技术进步3个方面考虑,TBM(Tunnel Boring Machine)工法是深长隧道开挖的优先选择。深长隧道TBM的适应性受到众多因素的影响,难以进行有效和定量的评价。主要影响因素为不良地质,如突涌水、软岩大变形、断层破碎带、岩爆等;此外,隧道的设计、隧址地质条件等对TBM的选型也有重要影响。人工智能方法具有能够分析复杂因素影响和处理复杂问题的突出特点,可用于TBM选型适应性的有效评价。首先,基于层次分析法和模糊综合评判方法,通过TBM选型评价知识的获取,选取能够充分反映不同机型地质适应性差异、具有代表性和区分度高的7个评价指标,构建了TBM选型适应性评价指标体系及模糊综合评价模型,确定了各个评价指标的模糊隶属函数。其次,通过编写权重辅助计算程序,确定了3种TBM机型选型适应性评价指标的权重;其中,为了避免单指标决策的局限性和主观臆断的缺陷,采用智能设计理论和决策理论相结合的方法,完成了多指标智能决策的定量化选型。将评价模型与知识获取相结合,以规则的形式表示知识,构建了TBM选型适应性评价知识库。最后,基于智能评价决策支持系统平台IDSDP,开发了TBM选型适应性智能评价决策支持系统,为深长隧道TBM选型提供了一种新的量化评价方法。利用该系统对高黎贡山铁路隧道TBM的选型进行了适应性评价,评价结果与实际情况相吻合。(本文来源于《煤炭学报》期刊2019年10期）
宋元博,宋策,于丽[2]（2019）在《电子染色内镜系统选型指标的决策研究》一文中研究指出电子染色内镜技术主要包含两大类,即FICE(智能分光比色技术)与NBI(窄带成像技术),这两类技术在临床中可帮助区分消化道正常黏膜与病灶组织,从而提升早期癌变与异型增生的检出率。研究此两项技术与系统选型工作可为临床选择高性价比的电子内镜系统提供有效的参考意义,并避免资源浪费情况的产生。通过对智能分光比色技术与窄带成像技术的研究对比,结果表明,以临床使用选型为基本目的窄带成像技术系统略占优势,若以科研选型为目的,则智能分光比色技术系统可为最佳选择。(本文来源于《临床医药文献电子杂志》期刊2019年61期）
詹金武[3]（2019）在《基于人工智能的TBM选型及掘进适应性评价方法与决策支持系统》一文中研究指出限于环境、地形和地质条件,从工期、造价和技术进步叁个方面考虑,TBM(Tunnel Boring Machine)工法是深埋长大隧道施工的首要选择。在复杂地质条件下,突涌水、软岩大变形、断层破碎带、岩爆等不良地质会影响TBM工法的适用性,因此TBM工法能否适用需要对TBM的适应性进行评价。由于目前TBM的选型及掘进适应性评价还缺乏系统理论和量化分析方法,因此开展复杂地质条件下TBM选型及掘进适应性评价研究,已成为TBM工法应用中亟待解决的重大课题。本文在国内外相关研究的基础上,综合采用模糊数学、数理统计、人工智能、计算机编程等方法对复杂地质条件下TBM的选型及掘进适应性评价开展系统和深入的研究,主要工作和研究成果如下:(1)基于模糊数学理论,给出了 TBM系统适应度(含综合适应度)的定义和确定方法,建议了TBM适应性评价的分级标准;将模糊数学理论和智能决策设计理论相结合,提出了基于模糊多智能体与案例推理的TBM选型及掘进适应性评价分析方法;将基于模糊多智能体和案例推理的TBM选型及掘进适应性评价方法相结合,构建了基于人工智能的TBM选型及掘进适应性评价决策支持系统IEDSS-TBMSAT(Integrated evaluation decision support system-TBM selection and tunneling)的体系框架及结构。(2)选取了影响TBM选型及掘进适应性的主要因素,基于模糊数学分析方法,构建了TBM选型及掘进适应性评价指标及体系,确定了各个评价指标的隶属函数。采用所编写的权重辅助计算程序,确定了叁种TBM机型选型及掘进适应性评价指标的权重。基于所获取的TBM选型及掘进知识,构建了TBM适应性评价的决策知识库和评价指标知识推理树。(3)基于案例推理CBR(Case-Based Reasoning)方法,提出了IEDSS-TBMSAT中案例推理模块(CBR模块)的结构、功能设计及评价决策流程,开发了相应的分析与计算程序。(4)根据TBM适应性评价的功能需求和评价决策的目标要求,确定了IEDSS-TBMSAT的总体构架及各组成模块的功能,设计了 IEDSS-TBMSAT的评价决策流程、决策支持系统模型及相关的知识库、数据库和案例库,采用Java语言编程开发了IEDSS-TBMSAT。(5)采用实际TBM工程案例对本文开发的IEDSS-TBMSAT进行了验证,所推荐的TBM机型合理、掘进适应性评价结果与工程实际相符,表明了IEDSS-TBMSAT的可行性和有效性。另外,适应性评价目标案例与源案例的评价结果与相似度呈正相关关系,说明IEDSS-TBMSAT具备了初步的自学习能力。综上所述,IEDSS-TBMSAT可用于复杂地质条件下TBM的选型及掘进适应性的量化评价,具有较好的工程实用价值。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-06-02）
文满芸[4]（2019）在《水利工程施工机械设备选型多目标决策模型及运用》一文中研究指出分析水利工程施工机械设备选型的主要参数,了解关键因素,合理运用水利工程施工机械设备选型多目标决策模型,可以为水利工程施工机械设备的选择与应用奠定基础。(本文来源于《时代农机》期刊2019年05期）
杨振兴,王浩,周建军,沈捷,陈馈[5]（2018）在《功效系数法在TBM选型定量化决策中的应用》一文中研究指出针对TBM选型单指标决策的局限性和主观臆断的缺陷,引入功效系数法,实现影响TBM选型多个指标的综合决策和定量化。选取地质适应性、线网适应性、施工进度、设备造价、支护费用、洞室稳定性6个具有代表性评价指标,采用Delphi法确定各指标的权重系数,建立TBM选型功效系数法模型。运用所建模型对重庆市地铁6#线一期工程礼嘉站—平场站和平场站—黄茅坪站区间的TBM选型(开敞式TBM、单护盾式TBM、双护盾式TBM、复合式TBM)。研究结果表明:运用功效系数法进行TBM选型,实现了多指标的定量化决策,简单,准确,具有良好的工程应用价值。(本文来源于《地下空间与工程学报》期刊2018年03期）
胡思诗[6]（2018）在《基于综合云的语言犹豫模糊多属性群决策方法及其在ERP系统选型中的应用》一文中研究指出在经济全球化的环境下,市场环境的竞争变得越来越激烈,这对企业的经营和管理提出了巨大的挑战。因此,为了增强竞争力,现代企业组织越来越趋向于使用企业资源计划(Enterprise Resource Planning,简称ERP)系统。企业有效的使用ERP系统可以提高在生产、经营、销售等方面的管理水平,提升企业的运作效率和管理掌控能力。ERP系统选型决策问题需要构建评价指标体系,因而ERP系统选型决策问题也属于一类多属性决策问题。在现实决策问题中,由于客观事物的复杂性和人类思维固有的模糊性,决策者并不能仅仅使用定量变量或者定性变量去有效地描述评价信息。为了有效地解决这个问题,在决策过程中使用语言犹豫模糊集不仅可以定性表达决策者的偏好,还能反应决策者评价信息相应的犹豫程度。因此,将语言犹豫模糊集应用到ERP系统选型决策问题中显得尤为重要。语言犹豫模糊集是一个非常有用的工具,它能够在决策过程中有效地描述决策者的偏好以及专家评价信息的不确定度和犹豫性。本文提出了两种基于综合云的语言犹豫模糊多属性群决策方法,该方法可以用来解决在语言犹豫模糊环境下的多属性群决策问题。首先,定义了语言犹豫模糊集的综合云以及提出了综合云之间的距离测度。其次,将幂几何算子和幂有序加权几何算子拓展到综合云环境下,提出了一些综合云集结算子,包括综合云幂几何平均算子、综合云幂加权几何算子和综合云幂有序加权几何算子。再次,本文定义了语言犹豫模糊集的不确定度,并提出了一种基于不确定度求解专家权重的方法。本文综合考虑决策信息的不确定度和属性之间的加权偏差度,提出了一种求解属性权重信息的方法。因此,基于上述研究,本文提出了两种基于综合云的语言犹豫模糊多属性群决策方法。分别为基于综合云幂加权几何平均算子多属性群决策方法和基于综合云幂有序加权几何平均算子多属性群决策方法。最后,通过案例和对比分析来说明本文所提方法的适用性和有效性。(本文来源于《江西财经大学》期刊2018-06-01）
曹光昭[7]（2018）在《风机机组选型多目标熵决策研究》一文中研究指出随着全球环境问题的日益突出,风能作为清洁能量的来源越来越显示着其不可替代的地位。根据风电场的现场条件对风机类型进行合理的选择,使得机组运行性能最优、风电场获得最高的投资回报率、使风电场得到及时的维护并长期良好运行,己成为该领域研究的重点课题。本文以选择风电场要求下的合适的风力发电机型号为目标,考虑风电机组选型的经济性能,构建风电场风机选型的多目标熵决策模型。建立风电机组选型的指标体系,进行指标的标准化及归一化处理以消除不同量纲对结果的影响。通过计算指标熵值及熵权来确定指标的重要性程度,确定方案综合得分,进行方案优选。(本文来源于《价值工程》期刊2018年11期）
李阿楠[8]（2018）在《模糊决策方法在自动步枪选型中的应用》一文中研究指出针对自动步枪选型过程中指标较多,难以平衡兼顾,基于模糊决策理论,构造了隶属度函数,对自动步枪的各项战术技术指标进行量化计算,并采用层次分析法对各项指标进行权重分析,通过模糊运算得到自动步枪的总体性能,结合实例介绍了自动步枪选型的具体步骤。(本文来源于《兵器装备工程学报》期刊2018年02期）
田莹,阮越宣,孟庆海[9]（2017）在《薄煤层开采设备选型与决策优化》一文中研究指出针对煤矿设备开采方式及设备选型的主观及经验性决策困难问题,开展薄煤层开采设备地质适应性研究,选取地质条件、安全因素、经济因素、劳动生产率、合理程度的等影响因素,建立安全因素的互补燕尾突变模型、经济因素和合理程度和煤层地质的互补蝴蝶突变模型、劳动生产率的非互补尖点突变模型,并给出实际案例分析求解,计算出开采设备适应度,表明该种薄煤层开采设备突变决策选型方法可行.(本文来源于《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》期刊2017年12期）
郑斯斯,王爱虎[10]（2017）在《基于多目标属性决策和信息熵值法的港口集装箱装卸设备选型评价》一文中研究指出装卸设备选型对专业集装箱码头的发展具有重大意义,本文从这一现实问题入手,基于集装箱装卸设备选型的多属性特征以及港口物流工业的一体化趋势,提出了基于信息熵值法的多目标属性决策模型(Multi-attribute decision-making Model Based on Information Entropy Method,MADM-IEM)。以装卸设备为研究对象,构建全面的装卸设备选型评价指标体系;针对指标属性不相容性和不确定性、相关指标难以量化呈现的特点,运用多属性决策和信息熵值法的数据效用值相结合的方法,客观、合理地计算属性指标的权重系数,并进行归一化处理;在此基础上结合ELECTRE法和TOPSIS法,对装卸设备进行综合排序,由此确定设备选型结果。注意到,两种方法求解结果具有一致性,验证了该模型的可行性和有效性。最后对港口装卸设备选型评价进行灵敏度分析,深入讨论评价指标的权重变动对结果的影响。研究结果充分表明提出的MADM-IEM模型能为中小型内河港口码头的基础建设规划提供科学合理的决策依据。(本文来源于《运筹与管理》期刊2017年10期）
选型决策论文开题报告
（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：
电子染色内镜技术主要包含两大类,即FICE(智能分光比色技术)与NBI(窄带成像技术),这两类技术在临床中可帮助区分消化道正常黏膜与病灶组织,从而提升早期癌变与异型增生的检出率。研究此两项技术与系统选型工作可为临床选择高性价比的电子内镜系统提供有效的参考意义,并避免资源浪费情况的产生。通过对智能分光比色技术与窄带成像技术的研究对比,结果表明,以临床使用选型为基本目的窄带成像技术系统略占优势,若以科研选型为目的,则智能分光比色技术系统可为最佳选择。
（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。
选型决策论文参考文献
[1].詹金武,李涛,李超.基于人工智能的TBM选型适应性评价决策支持系统[J].煤炭学报.2019
[2].宋元博,宋策,于丽.电子染色内镜系统选型指标的决策研究[J].临床医药文献电子杂志.2019
[3].詹金武.基于人工智能的TBM选型及掘进适应性评价方法与决策支持系统[D].北京交通大学.2019
[4].文满芸.水利工程施工机械设备选型多目标决策模型及运用[J].时代农机.2019
[5].杨振兴,王浩,周建军,沈捷,陈馈.功效系数法在TBM选型定量化决策中的应用[J].地下空间与工程学报.2018
[6].胡思诗.基于综合云的语言犹豫模糊多属性群决策方法及其在ERP系统选型中的应用[D].江西财经大学.2018
[7].曹光昭.风机机组选型多目标熵决策研究[J].价值工程.2018
[8].李阿楠.模糊决策方法在自动步枪选型中的应用[J].兵器装备工程学报.2018
[9].田莹,阮越宣,孟庆海.薄煤层开采设备选型与决策优化[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版).2017
[10].郑斯斯,王爱虎.基于多目标属性决策和信息熵值法的港口集装箱装卸设备选型评价[J].运筹与管理.2017