[发明专利]一种基于模糊综合评价的超细粉碎产品的评价方法在审

专利信息
申请号: 201810017282.4 申请日: 2018-01-09
公开(公告)号: CN108090322A 公开(公告)日: 2018-05-29
发明(设计)人: 朱再胜;朱金波;骆振福;刘银;周伟;韩有理;王海楠;费之奎 申请(专利权)人: 安徽理工大学
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 232001 *** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 模糊 超细粉碎 综合评价 模糊数学 综合评价体系 层次分析法 综合性指标 模糊评价 多指标 构建 权重
【权利要求书】:

1.一种基于模糊综合评价的超细粉碎产品的评价方法,其特征在于,包括以下步骤:

1)、选取超细粉碎过程中若干个评价指标Wn来反应产品综合特性,建立综合评价模型;

2)、确定各指标的权重向量V=(v1,v2,···,vn)T

3)、确定评价集U及各评价指标的值域,评价集U={W1,W2,···,Wn};

4)、确定各指标的隶属度函数f(x);

5)、确定各评价指标的隶属度u;

6)、确定产品的模糊评价集P;

7)、确定产品的综合评价值Z。

2.根据权利要求1所述的基于模糊综合评价的超细粉碎产品的评价方法,其特征在于,所述步骤1)中,综合评价模型可以是多级综合也可以是一级综合。

3.根据权利要求1所述的基于模糊综合评价的超细粉碎产品的评价方法,其特征在于,所述步骤1)中,评价指标包括产品数、质量等需要考量的各方面参数。本实施案例中n=3,选用合格产品质量为W1、粒度分布分维数为W2和d97为W3,由这三个指标建立如图1所示的一级综合评价模型。

4.根据权利要求1所述的基于模糊综合评价的超细粉碎产品的评价方法,其特征在于,所述步骤2)中,应用层次分析法来确定指标的权重向量。

5.根据权利要求1所述的基于模糊综合评价的超细粉碎产品的评价方法,其特征在于,所述步骤3)中,评价集中包括产品的多个评价指标。

6.根据权利要求1所述的基于模糊综合评价的超细粉碎产品的评价方法,其特征在于,所述步骤3)中,根据生产实际及理论推算确定评价指标Wn的值x的值域[a,b]。

7.根据权利要求1所述的基于模糊综合评价的超细粉碎产品的评价方法,其特征在于,所述步骤4)中,根据超细粉碎过程的特性及各评价指标属性来选取各评价指标的隶属度函数。

8.根据权利要求1所述的基于模糊综合评价的超细粉碎产品的评价方法,其特征在于,所述步骤4)中,采用k次抛物型隶属度函数:

式中,a为评价指标值域的最小值,b为评价指标值域的最大值,k是参数,k>0,f(x)为评价指标的隶属函数,类似地可以给出左半k次抛物型分布及左、右k次抛物型分布。

9.根据权利要求1所述的基于模糊综合评价的超细粉碎产品的评价方法,其特征在于,所述步骤4)中,隶属度函数的值域为[0,1]。

10.根据权利要求1所述的基于模糊综合评价的超细粉碎产品的评价方法,其特征在于,所述步骤5)中,根据各评价指标的值x和其相关的隶属度函数f(x)得到各评价指标的隶属度u=f(x)。

11.根据权利要求1所述的基于模糊综合评价的超细粉碎产品的评价方法,其特征在于,所述步骤6)中,产品的模糊评价集是以各指标的隶属度组成的矩阵:

P=(u1,u2,···,un)。

12.根据权利要求1所述的基于模糊综合评价的超细粉碎产品的评价方法,其特征在于,所述步骤7)中,产品的综合评价值是由产品的模糊评价集与各指标权重向量的矩阵乘积。

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