航空文献资源库

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基于典型机器学习算法的航空发动机价格估算模型研究: 作者： 刘子源张大维高星 来源： 中国电子科学研究院学报 年份： 2022 文献类型： 期刊 关键词： 机器学习价格估算模型 AdaBoost算法 决策树算法 KNN算法随机森林算法涡轴、涡桨发动机; 描述： 航空发动机的研制具有难度大、风险高、周期长、经费多的特点，需要在论证阶段对订购价格进行科学的估算，设定合理的目标。文中收集部分涡轴、涡桨发动机的性能指标、物理参数及订购价格等数据，运用典型机器学习方法建立价格估算模型。通过评估可以看出，建立的模型具有较好的估算效果，对测试样本的预测误差在10%以内，满足论证阶段的估算要求，可为装备的发展决策提供有效支撑。

基于BP-Adaboost与TOPSIS的航空装备供应商评价: 作者： 顾玉磊马晖王愚勤胡卉刘富鑫 来源： 山东大学学报(工学版) 年份： 2023 文献类型： 期刊 关键词： 航空装备制造业因子分析供应商管理 TOPSIS法 AdaBoost算法 供应商评价指标体系 BP; 描述： 为提升航空装备供应商评价标准的适用性及准确性,提出并设计出一种基于逆向传播(back propagation,BP)神经网络-弱分类器(Adaboo st)与优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPS IS)相结合的供应商评价方法。在构建评价模型过程中,运用因子分析理论对供应商评价指标进行筛选,构建适合航空装备行业特点的供应商评价指标体系。在Adaboost算法元框架下,将BP神经网络作为基分类器,设计基于BP-Adaboost强分类器供应商分类模型。针对BP-Adaboost算法无法精确计算供应商综合得分的不足,设计基于TOPSIS法的供应商评价模型。案例分析结果表明,基于BP-Adaboost与TOPSIS结合的供应商评价模型具有更高的评价准确度,对企业完善供应商管理体系提供理论和实践指导。

基于BP-Adaboost与TOPSIS的航空装备供应商评价研究: 作者： 王愚勤 来源： 长安大学 年份： 2022 文献类型： 学位论文 关键词： 评价供应商管理 TOPSIS法 AdaBoost算法 航空装备 BP; 描述： 基于BP-Adaboost与TOPSIS的航空装备供应商评价研究

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