不常用備件管理是庫(kù)存管理中非常重要的一個(gè)問題。不常用備件常為企業(yè)運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵部件,其特征為重要性高,價(jià)格昂貴,使用頻次低、間隔期長(zhǎng)且不確定。備件管理與企業(yè)的正常生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)效益密切相關(guān),不常用備件的合理分類對(duì)于備件管理優(yōu)化極為重要。 本文首先回顧了傳統(tǒng)的ABC庫(kù)存?zhèn)浼诸惙ǖ木窒扌�。然�?介紹了支持向量機(jī)分類及相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)理論。支持向量機(jī)具有對(duì)有限樣本情況下的數(shù)據(jù)分類問題,具有全局優(yōu)化、訓(xùn)練時(shí)間短、泛化性能好、算法復(fù)雜度與特征空間維數(shù)無(wú)關(guān)等優(yōu)點(diǎn),適合不常用備件分類這種復(fù)雜的分類問題。 接著,結(jié)合核電企業(yè)ABC備件分類實(shí)例,分析不常用備件數(shù)據(jù)集特征,并引入支持向量機(jī)及相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),提出一個(gè)不常用備件分類模型框架。接下來(lái)對(duì)該框架中的一些關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)做了闡述和實(shí)證:對(duì)多分類編碼方法進(jìn)行了比較;對(duì)支持向量機(jī)懲罰參數(shù)、核函數(shù)及其核參數(shù)對(duì)分類模型的影響做了解釋;在研究、比較支持向量機(jī)多類別分類方法及模型參數(shù)選擇方法的基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)的支持向量機(jī)參數(shù)優(yōu)化方法——自適應(yīng)模式搜索參數(shù)選擇方法(Parameter Selection via Adaptive Pattern Search)。通過實(shí)驗(yàn),說明了基于支持向量機(jī)的分類模型可以比較全面的找出對(duì)備件管理起重要作用的備件,自動(dòng)完成備件分類,提高設(shè)備管理工作的效率和效果。 最后,總結(jié)全文并指出下一步研究方向。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2008
【中圖分類】：TH186
【部分圖文】：

紅色的點(diǎn)代表 B 類備件，藍(lán)色的點(diǎn)代表 C 類備件。各個(gè)屬性都進(jìn)行了歸一化。圖3-1 不常用備件數(shù)據(jù)集屬性分布矩陣從圖 3-1 中可以觀察到，沒有屬性可以唯一決定不常用的分類。也就是說，各個(gè)屬性

歸一化前的參數(shù)尋優(yōu)空間

26圖 3-4 歸一化后的參數(shù)尋優(yōu)空間簡(jiǎn)簡(jiǎn)是機(jī)器學(xué)習(xí)中對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理的一種常見手段。在構(gòu)建分類模輸入屬性并不是越多越好。一些屬性與目標(biāo)屬性相關(guān)程度不大中包含較多噪音，對(duì)分類模型精度反而有負(fù)面影響。精簡(jiǎn)指標(biāo)持向量機(jī)的輸入空間維數(shù)，縮小求解問題的規(guī)模，從而降低計(jì)。使用 RELIEF 方法[43]對(duì)訓(xùn)練樣本的屬性重要性進(jìn)行評(píng)價(jià)，得到
【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 趙金寶;;PCB制造企業(yè)備件庫(kù)存分類改進(jìn)模型研究[J];產(chǎn)業(yè)與科技論壇;2013年10期

2 馮楊;尹迪;羅兵;;不常用備件基于AHP的ABC分類模型[J];計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程;2011年02期

3 胡鈺松;胡常偉;;模具制造企業(yè)備件庫(kù)存分類方法研究[J];機(jī)械設(shè)計(jì)與制造;2012年11期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

1 張志彥;考慮設(shè)備關(guān)鍵性的備件庫(kù)存研究[D];河北科技大學(xué);2010年

2 張瑞芳;基于灰色粗糙集理論的維修備件庫(kù)存控制研究[D];電子科技大學(xué);2011年

3 李文娟;基于粗糙集—支持向量機(jī)的個(gè)人信用評(píng)估[D];重慶大學(xué);2011年

4 胡鈺松;模具制造企業(yè)備件庫(kù)存分類模型研究[D];廣東工業(yè)大學(xué);2012年

5 魏晶晶;基于MARS-SVM的信用卡信用評(píng)估模型研究[D];浙江工商大學(xué);2012年

本文編號(hào)：2863548