CN107300907A - 结合综合评估与假设检验的飞行器控制***性能评定方法 - Google Patents
结合综合评估与假设检验的飞行器控制***性能评定方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107300907A CN107300907A CN201710447082.8A CN201710447082A CN107300907A CN 107300907 A CN107300907 A CN 107300907A CN 201710447082 A CN201710447082 A CN 201710447082A CN 107300907 A CN107300907 A CN 107300907A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- control system
- performance
- flight control
- assessment
- index
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
- G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
- G05B23/024—Quantitative history assessment, e.g. mathematical relationships between available data; Functions therefor; Principal component analysis [PCA]; Partial least square [PLS]; Statistical classifiers, e.g. Bayesian networks, linear regression or correlation analysis; Neural networks
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Complex Calculations (AREA)
Abstract
一种结合综合评估与假设检验的飞行器控制***性能评定方法。首先,利用二项分布经典假设检验方法制定假设条件,并综合考虑双方风险和实际情况确定飞行器控制***性能评定所需的样本数;其次,利用综合评估方法进行飞行器控制***性能评估计算,得出给定样本数的性能评估分值;最后,利用二项分布经典假设检验方法对评估结果进行统计分析,根据接受或者拒绝假设情况,给出飞行器控制***性能评定结论。本发明提出的结合综合评估与假设检验的飞行器控制***性能评定方法实用性强,有较高的应用价值,可以为飞行器控制***研制定型、作战性能考核等工作提供客观的评判依据。
Description
技术领域
本发明涉及一种飞行器系控制统性能评定方法,尤其涉及一种综合评估与 假设检验相结合的控制***性能评定方法。
背景技术
目前国内外关于飞行器***性能评估的研究很多,比较常用的方法是建立 ***的多层次评估指标体系,并针对不同的体系,利用相适应的评估方法进行 评估。飞行器***性能评估结果可以反映***性能,为飞行器设计提供有益参 考,但是光凭评估结果无法对***性能给出明确结论。飞行器研制定型和作战 性能考核等工作中需要对***性能评定,因此评估分值的有效性以及如何利用 评估结果对***性能下结论是一项难题。
发明内容
为了能够对飞行器控制***性能进行更加全面、准确的评价,进而能够达 到性能评定的目的,本发明提出了一种结合综合评估与假设检验的飞行器控制 ***性能评定方法。利用综合评估的方法对飞行器控制***性能进行评估,利 用假设检验的方法对评估结果进行统计分析,进而对飞行器控制***性能进行 评定。该方法可以对飞行器控制***的性能给出定性和定量相结合的评定结论, 为飞行器研制定型、作战性能考核等工作提供有效依据。
一种结合综合评估与假设检验的飞行器控制***性能评定方法,步骤如下:
首先,利用二项分布经典假设检验方法制定假设条件,并综合考虑双方风 险和实际情况确定飞行器控制***性能评定所需的样本数;
其次,利用综合评估方法进行飞行器控制***性能评估计算,得出给定样 本数的性能评估分值;
最后,利用二项分布经典假设检验方法对评估结果进行统计分析,根据接 受或者拒绝假设情况,给出飞行器控制***性能评定结论。
一、确定飞行器控制***性能评定所需样本数:
(1)根据飞行器控制***设计指标要求和使用方最低可接受指标制定假设条 件,并根据假设条件计算出不同样本数条件下的检出比、判定数及双方风险, 步骤如下:
①设定原假设:H0=P=P0和备择假设:H1=P=P1;
②利用下面公式计算检出比
③利用下面公式计算判定数
其中,N为样本数;
④利用下面公式计算生产方风险
⑤利用下面公式计算使用方风险
(2)根据双方风险、研制成本和试验条件确定飞行器控制***性能评定所需 的样本数N;
二、利用综合评估方法得出飞行器控制***性能评估分值:
(1)根据飞行器控制***性能评估特点,分为制导***、姿控***以及综合 控制***,根据三个***建立性能评估指标体系;飞行器控制***评估关键性 能指标包括制导***的过程约束、控制量约束、指令平稳度和精度,姿控*** 的动态品质、干扰适应能力和跟踪能力,综合控制***的时序控制、供电能力 和配电控制。
(2)性能评估指标体系内底层指标值从试验数据或仿真数据中获取,其量化 计算及标准化方法如下:
(2.1)量化计算方法
方法1:适用于成本型指标,希望数值越小越好;从飞行数据中得到数据列 P[n],其中n为数据点个数,令指标值为x,其计算公式如下所示
x=max{|P[i]|} (5)
其中i=1,2…n;
方法2:适用于平稳度类指标,首先提取数据列P[n],其中n为数据点个数, 令指标值为x,其计算公式如下所示
其中i=1,2…n;
(2.2)指标标准化方法
评估指标体系中的各指标类别不一,计算所得到的指标值相差很大,量纲 也各不相同,需要对指标值进行处理,得到统一的指标分值,然后对指标分值 按照一定标准进行综合。具体方法是:首先对每个指标值x设置最高值b和最 低值a,对评估分值y设置相应的最高值M=100分和最低值L=0分,然后根据 指标的评估细则,利用标准化计算方法把x转化为评价分值y,即将不同的底层 指标值映射到统一格式的评估分值[0,100],指标标准化方法有线性递减形式和 线性递增形式两种,其计算公式如下:
①线性递减形式对应计算表达式为:
②线性递增形式对应计算表达式为:
通过上述方法得出指标分值向量Y=[y1,y2,…,yn];
(3)利用层次分析法(AHP)和属性层次模型(AHM)法确定各层指标间的 权重,步骤如下:
(3.1)AHP评判模型
AHP方法一般应用于非结构化决策,它的权重确定方法基于一种重量模型, 通过重量比较来得到权重值。设元素u1,u2…,un为n个石头,它们的重量分别为 g1,g2…,gn。我们不知道物体的重量,但知两两之间的重量比aij=gi/gj,则比较判断 矩阵A=(aij)n×n满足
满足上述条件的矩阵称为正互反矩阵。那么如何来确定aij的值,AHP方法 中用数字1~9及其倒数作为标度,如下表所示:
(3.2)AHM评判模型
AHM基于一种称为球赛模型的方法来进行两两重要性比较。设元素u1,u2…,un为n个球队,每两个球队进行1场比赛,每场比赛为1分;ui和uj比赛(i≠j),ui得分μij,uj得分μji,准则C为得分;问题:已知U=(μij)n×n,1≤i,j≤n,在准则C下 对元素进行排序,即按得分多少对元素进行排序;
上述模型中,μij满足
μij≥0,μji≥0,μij+μji=1,i≠j,μii=0 (10)
满足上式的μij称为相对属性测度,矩阵U称为属性判断矩阵;如果μij>μji, 则称μij比μji强,记为μi>μj;所属性判断矩阵U满足当μi>μj,μj>μk时,有μi>μk, 则称U具有一致性;对属性判断矩阵一致性检验方法如下:
令Ii={j:g(μij)=1,1≤j≤n},属性判断矩阵U=(μij)n×n具有一致性的必 要充分条件是:对任何i,当Ii非空时有
Ii非空是指对给定的i,至少存在一个j使μij>0.5,即i比j强;所以Ii非空是 指ui不是最小者;
ui的得分为(f1,f2…,fn)T为属性排序向量。我们注意,属性排序向量 是判断矩阵中所有列向量之和。从式(10)可得出对属性排序向量 进行归一化可得出权重向量。
wi=2fi/n(n-1) (12)
W=(w1,w2…,wn)T (13)
AHM中的属性判断矩阵U=(μij)n×n由AHP中的比较判断矩阵A=(aij)n×n中导出, 转换公式为
其中k为大于2的正整数,β通常取1或2。
(4)利用上述方法计算得到指标分值向量和权重向量,自下而上一层一层进 行加权评估计算,最终得出***性能评估分值R,其公式为
R=Y·W (15)
利用以上描述的综合评估方法,对给定样本数的飞行器控制***进行性能 评估计算,得出评估分值。
三、利用二项分布经典假设检验方法对飞行器控制***性能进行评定的方 法描述如下:
(1)对飞行器控制***性能评定结果进行统计分析,确定满足原假设的样本 数S。
(2)若满足原假设的样本数S≤K,则拒绝原假设,判定***性能不达标;否 则接受原假设,判定***性能达标。
本发明的有益效果:本发明提出的结合综合评估与假设检验的飞行器控制 ***性能评定方法实用性强,有较高的应用价值,可以为飞行器控制***研制 定型、作战性能考核等工作提供客观的评判依据。
具体实施方式
本发明的目的在于提出一种结合综合评估与假设检验的飞行器控制***性 能评定方法,能够为飞行器控制***性能给出明确结论,为飞行器研制定型、 作战性能考核等工作提供支持。
下面结合飞行器控制***制导分***性能评定算例,对本发明作进一步详 细描述。
一、首先需要确定制导***性能评定所需的样本数,具体步骤描述如下:
1、根据制导***特点制定性能评估等级,如下表所示。
评估结果分值 | 性能等级 |
90-100 | 优秀 |
80-90 | 良好 |
70-80 | 一般 |
60-70 | 较差 |
0-60 | 不合格 |
2、根据制导***设计要求和作战性能要求制定假设条件,并根据假设条件 计算出不同样本数条件下的检出比、判定数及双方风险。例如按照制导***设 计要求,***性能必须满足“良好”以上,且最低可接受值为性能满足“一般”以上:
原假设:H0=P=P0,其中
备择假设:H1=P=P1,其中
计算检出比和判定数
计算生产方和使用方风险
计算结果如下表所示。
样本数N | 判定数K | 研制方风险α | 使用方风险β |
3 | 2 | 0.488 | 0.343 |
4 | 3 | 0.5904 | 0.2401 |
5 | 3 | 0.2627 | 0.5282 |
6 | 4 | 0.3446 | 0.4202 |
7 | 5 | 0.4232 | 0.3294 |
3、考虑试验条件、研制成本及双方风险等情况,确定制导***性能评定所 需的样本数N=6。
二、按照给定样本数,利用综合评估方法计算制导***性能评估分值,具 体步骤描述如下:
1、首先需要建立层次化制导***性能评估指标体系,如下表所示:
2、对底层指标进行指标值计算和标准化,并进行指标权重确定,具体步骤 为:
①利用下述公式得出指标分值向量Y=[y1,y2,…,yn]。
X=max{|P[i]|} (16)
计算结果如下表所示:
②对每层指标进行两两比较,得出比较判断矩阵A=(aij)n×n,如下表所示:
③利用下述公式把比较判断矩阵转换为属性判断矩阵U=(μij)n×n,并对属性判断矩阵进行一致性检验及归一化,求出每一层指标的权重向量W=[w1,w2…,wn]T。
wi=2fi/n(n-1) (20)
底层指标权重计算结果如下表所示:
3、根据底层指标分值和权重,自下而上一层一层进行加权评估计算,最终 得出***性能评估分值R,其公式为。
R=Y·W (21)
制导***性能评估计算结果如下表所示:
指标名称 | 权重 | 评估分值 |
过程约束 | 0.241 | 81.06 |
控制量约束 | 0.241 | 81.34 |
指令平稳度 | 0.059 | 95.94 |
精度约束 | 0.459 | 77.30 |
制导***性能评估 | —— | 81.24 |
利用上述方法,对6个样本的飞行器制导***性能进行综合评估计算,结 果如下表所示:
三、利用二项分布经典假设检验方法,对制导***性能进行评定的方法描 述如下:
1、对制导***性能评定结果进行统计分析,确定满足原假设的样本数S。 统计结果如下表所示。
2、从统计结果看,总样本数N=6时,满足原假设的样本数S=5,大于判定 数K=4,接受原假设,因此制导***性能评定结论为:达标。
Claims (1)
1.一种结合综合评估与假设检验的飞行器控制***性能评定方法,其特征在于,步骤如下:
一、确定飞行器控制***性能评定所需样本数:
(1)根据飞行器控制***设计指标要求和使用方最低可接受指标制定假设条件,并根据假设条件计算出不同样本数条件下的检出比、判定数及双方风险,步骤如下:
①设定原假设:H0=P=P0和备择假设:H1=P=P1;
②利用下面公式计算检出比
③利用下面公式计算判定数
其中,N为样本数;
④利用下面公式计算生产方风险
⑤利用下面公式计算使用方风险
(2)根据双方风险、研制成本和试验条件确定飞行器控制***性能评定所需的样本数N;
二、利用综合评估方法得出飞行器控制***性能评估分值:
(1)根据飞行器控制***性能评估特点,分为制导***、姿控***以及综合控制***,根据三个***建立性能评估指标体系;飞行器控制***评估关键性能指标包括制导***的过程约束、控制量约束、指令平稳度和精度,姿控***的动态品质、干扰适应能力和跟踪能力,综合控制***的时序控制、供电能力和配电控制;
(2)性能评估指标体系内底层指标值从试验数据或仿真数据中获取,其量化计算及标准化方法如下:
(2.1)量化计算方法
方法1:适用于成本型指标,希望数值越小越好;从飞行数据中得到数据列P[n],其中n为数据点个数,令指标值为x,其计算公式如下所示
x=max{|P[i]|} (5)
其中i=1,2…n;
方法2:适用于平稳度类指标,首先提取数据列P[n],其中n为数据点个数,令指标值为x,其计算公式如下所示
其中i=1,2…n;
(2.2)指标标准化方法
首先对每个指标值x设置最高值b和最低值a,对评估分值y设置相应的最高值M=100分和最低值L=0分,然后根据指标的评估细则,利用标准化计算方法把x转化为评价分值y,即将不同的底层指标值映射到统一格式的评估分值[0,100],指标标准化方法有线性递减形式和线性递增形式两种,其计算公式如下:
①线性递减形式对应计算表达式为:
②线性递增形式对应计算表达式为:
通过上述方法得出指标分值向量Y=[y1,y2,…,yn];
(3)利用层次分析法AHP和属性层次模型AHM法确定各层指标间的权重,步骤如下:
(3.1)AHP评判模型
设元素u1,u2…,un为n个石头,它们的重量分别为g1,g2…,gn;不知道物体的重量,但知两两之间的重量比aij=gi/gj,则比较判断矩阵A=(aij)n×n满足
满足上述条件的矩阵称为正互反矩阵;AHP方法中用数字1~9及其倒数作为标度,来确定aij的值,如下表所示:
(3.2)AHM评判模型
设元素u1,u2…,un为n个球队,每两个球队进行1场比赛,每场比赛为1分;ui和uj比赛(i≠j),ui得分μij,uj得分μji,准则C为得分;问题:已知U=(μij)n×n,1≤i,j≤n,在准则C下对元素进行排序,即按得分多少对元素进行排序;
上述模型中,μij满足
μij≥0,μji≥0,μij+μji=1,i≠j,μii=0 (10)
满足上式的μij称为相对属性测度,矩阵U称为属性判断矩阵;如果μij>μji,则称μij比μji强,记为μi>μj;所属性判断矩阵U满足当μi>μj,μj>μk时,有μi>μk,则称U具有一致性;对属性判断矩阵一致性检验方法如下:
令属性判断矩阵U=(μij)n×n具有一致性的必要充分条件是:对任何i,当Ii非空时有
Ii非空是指对给定的i,至少存在一个j使μij>0.5,即i比j强;所以Ii非空是指ui不是最小者;
ui的得分为(f1,f2…,fn)T为属性排序向量;属性排序向量是判断矩阵中所有列向量之和;从式(10)得出对属性排序向量进行归一化得出权重向量;
wi=2fi/n(n-1) (12)
W=(w1,w2…,wn)T (13)
AHM中的属性判断矩阵U=(μij)n×n由AHP中的比较判断矩阵A=(aij)n×n中导出,转换公式为
其中k为大于2的正整数,β取1或2;
(4)利用上述方法计算得到指标分值向量和权重向量,自下而上一层一层进行加权评估计算,最终得出***性能评估分值R,其公式为
R=Y·W (15)
利用以上描述的综合评估方法,对给定样本数的飞行器控制***进行性能评估计算,得出评估分值;
三、利用二项分布经典假设检验方法对飞行器控制***性能进行评定的方法描述如下:
(1)对飞行器控制***性能评定结果进行统计分析,确定满足原假设的样本数S;
(2)若满足原假设的样本数S≤K,则拒绝原假设,判定***性能不达标;否则接受原假设,判定***性能达标。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710447082.8A CN107300907B (zh) | 2017-06-14 | 2017-06-14 | 结合综合评估与假设检验的飞行器控制***性能评定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710447082.8A CN107300907B (zh) | 2017-06-14 | 2017-06-14 | 结合综合评估与假设检验的飞行器控制***性能评定方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107300907A true CN107300907A (zh) | 2017-10-27 |
CN107300907B CN107300907B (zh) | 2019-03-19 |
Family
ID=60134785
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710447082.8A Active CN107300907B (zh) | 2017-06-14 | 2017-06-14 | 结合综合评估与假设检验的飞行器控制***性能评定方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107300907B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109190765A (zh) * | 2018-08-02 | 2019-01-11 | 中国人民解放军32153部队 | 基于改进竞争性假设分析的战役战术企图分析方法 |
CN109255660A (zh) * | 2018-09-25 | 2019-01-22 | 科达集团股份有限公司技术分公司 | 一种利用高度不均衡数据的广告账户优化方法 |
CN109976300A (zh) * | 2017-12-28 | 2019-07-05 | 上海铼钠克数控科技股份有限公司 | 伺服***的性能指标检测方法及计算机存储介质 |
CN113128887A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-07-16 | 上海应用技术大学 | 优选路基边坡施工方案的方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11326506A (ja) * | 1998-05-08 | 1999-11-26 | Mitsubishi Electric Corp | 目標追尾装置および追尾目標表示方法 |
US20050110661A1 (en) * | 2002-08-12 | 2005-05-26 | Yannone Ronald M. | Passive RF, single fighter aircraft multifunction aperture sensor, air to air geolocation |
CN103150446A (zh) * | 2013-03-21 | 2013-06-12 | 天津大学 | 临近空间飞行器模型验证与仿真实现方法 |
CN103198208A (zh) * | 2013-03-04 | 2013-07-10 | 北京空间飞行器总体设计部 | 一种适用于小子样情形的权重确定方法 |
CN104392087A (zh) * | 2014-09-22 | 2015-03-04 | 中国人民解放军装甲兵工程学院 | 一种顶置武器站性能评估方法 |
-
2017
- 2017-06-14 CN CN201710447082.8A patent/CN107300907B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11326506A (ja) * | 1998-05-08 | 1999-11-26 | Mitsubishi Electric Corp | 目標追尾装置および追尾目標表示方法 |
US20050110661A1 (en) * | 2002-08-12 | 2005-05-26 | Yannone Ronald M. | Passive RF, single fighter aircraft multifunction aperture sensor, air to air geolocation |
CN103198208A (zh) * | 2013-03-04 | 2013-07-10 | 北京空间飞行器总体设计部 | 一种适用于小子样情形的权重确定方法 |
CN103150446A (zh) * | 2013-03-21 | 2013-06-12 | 天津大学 | 临近空间飞行器模型验证与仿真实现方法 |
CN104392087A (zh) * | 2014-09-22 | 2015-03-04 | 中国人民解放军装甲兵工程学院 | 一种顶置武器站性能评估方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
吕晓林 等: "无人机可靠性评估方法研究", 《宇航计测技术》 * |
李博 等: "Bootstrap方法在飞行器自控终点散布估计中的应用研究", 《舰船电子工程》 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109976300A (zh) * | 2017-12-28 | 2019-07-05 | 上海铼钠克数控科技股份有限公司 | 伺服***的性能指标检测方法及计算机存储介质 |
CN109976300B (zh) * | 2017-12-28 | 2022-03-01 | 上海铼钠克数控科技有限公司 | 伺服***的性能指标检测方法及计算机存储介质 |
CN109190765A (zh) * | 2018-08-02 | 2019-01-11 | 中国人民解放军32153部队 | 基于改进竞争性假设分析的战役战术企图分析方法 |
CN109255660A (zh) * | 2018-09-25 | 2019-01-22 | 科达集团股份有限公司技术分公司 | 一种利用高度不均衡数据的广告账户优化方法 |
CN109255660B (zh) * | 2018-09-25 | 2021-09-21 | 浙文互联集团股份有限公司技术分公司 | 一种利用高度不均衡数据的广告账户优化方法 |
CN113128887A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-07-16 | 上海应用技术大学 | 优选路基边坡施工方案的方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107300907B (zh) | 2019-03-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Park et al. | Development of a new energy benchmark for improving the operational rating system of office buildings using various data-mining techniques | |
CN111582718B (zh) | 基于网络层次分析法的电缆通道火灾风险评估方法及装置 | |
CN107300907B (zh) | 结合综合评估与假设检验的飞行器控制***性能评定方法 | |
CN105938609A (zh) | 一种实现多层次指标体系的电网运行评估方法 | |
CN106355030A (zh) | 一种基于层次分析法和加权投票决策融合的故障检测方法 | |
CN110264112A (zh) | 基于双向加权灰色关联的配电网可靠性影响因素分析方法 | |
CN105956779A (zh) | 电力变压器运行状态评估方法和装置 | |
CN105956768A (zh) | 一种基于组合赋权和改进topsis的发电企业竞争力评估方法 | |
CN104463548B (zh) | 一种多因素影响下的承运量化选择方法 | |
CN105956757A (zh) | 基于ahp-pca法的智能电网可持续发展综合评价方法 | |
CN107832973A (zh) | 一种基于多态信息综合评判的设备质量管控的方法 | |
CN108241901A (zh) | 一种基于预测数据的变压器预警评估方法及装置 | |
CN104077493B (zh) | 一种电力继电保护***状态评估指标体系的构建方法 | |
CN105046407B (zh) | 一种电网与用户双向互动服务运营模式的风险评估方法 | |
CN104536881A (zh) | 基于自然语言分析的众测错误报告优先级排序方法 | |
CN110133410A (zh) | 基于模糊c均值聚类算法的变压器故障诊断方法及*** | |
CN109829605A (zh) | 基于模糊层次分析法的电网工程项目风险评价方法 | |
CN106056235A (zh) | 基于古林法物元可拓模型的输电网效率效益检测方法 | |
CN107832982A (zh) | 一种基于大数据旅游出行评估模型区域适旅指数计算方法 | |
CN105956798A (zh) | 一种基于稀疏随机森林的配网设备运行状态评估方法 | |
CN109460926A (zh) | 基于层次分析法和熵值法的台区资产组综合绩效评价方法 | |
CN108510180A (zh) | 一种生产设备所处性能区间的计算方法 | |
CN107194526A (zh) | 一种基于模糊聚类的售电侧市场化改革进度评估方法 | |
CN106910016A (zh) | 职业技能评估方法及*** | |
CN111178756B (zh) | 一种基于环境大数据的多元线性回归火灾风险评估方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |