质量成本模糊神经控制模型的建立研究

摘要

文章在PAF(预防成本、鉴定成本和损失成本)模型思想的基础上,根据分析影响质量成本的主要因素及其控制方法,建立较为智能实用的质量成本模糊神经控制器.首先根据各种研究文献以及实际情况设置较为通用的质量成本三级科目.然后根据历史数据对各科目做Pareto分析,找出影响质量成本的主要影响科目,利用统计分析中的相关分析以及偏相关分析降维,找出真正影响质量成本的主要科目.而后,根据分析主要影响科目及造成科目成本的主要影响因素,利用模糊控制方法以及神经网络建立质量成本控制模型,并详细讨论了模糊神经控制器的输入、输出集的语言值及模糊隶属度、控制器的模糊规则、神经网络隐层数的确定、隐层神经元数目的确定以及其网络学习规则.