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摘要:
制造业生产环境复杂,瓶颈现象的出现会制约其发展.针对利用单一数据识别单个瓶颈机器的方法难以具体描述系统瓶颈的问题,提出了一种基于区间数聚类分析的多属性瓶颈区域识别方法.首先采用k-means++聚类分析方法,根据决策矩阵比较各指标的相似程度,找出不同距离下的机器区域.然后利用决策矩阵求出的可能度矩阵排序向量找出各区域的主导机器,比较后确定瓶颈区域.最后通过实例验证了所提方法的有效性和准确性.
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文献信息
篇名 基于区间数聚类分析的多属性瓶颈区域识别方法
来源期刊 现代制造工程 学科 工学
关键词 瓶颈区域 可能度矩阵 k-means++ 区间数 多属性决策
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 先进制造系统管理运作
研究方向 页码范围 1-9
页数 9页 分类号 TP391.9
字数 语种 中文
DOI 10.16731/j.cnki.1671-3133.2022.01.001
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研究主题发展历程
节点文献
瓶颈区域
可能度矩阵
k-means++
区间数
多属性决策
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代制造工程
月刊
1671-3133
11-4659/TH
大16开
北京市西城区核桃园西街36号301A
2-431
1978
chi
出版文献量(篇)
9080
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14
总被引数(次)
50123
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