[发明专利]一种工程机械产品性能指标交互关系分析方法及装置

权利要求书

1.一种工程机械产品性能指标交互关系分析方法，其特征在于：包括如下步骤：

获取工程机械全层级指标参数交互模型，所述工程机械全层级指标参数交互模型，包括n级指标层，1级参数层；每级指标层均设置有指标，参数层设置有参数；上一级指标层的指标与下一级指标层的指标之间为父子隶属关系；第n级指标层的指标与参数层的参数之间为父子隶属关系，n为自然数；

依次根据相邻指标层的指标的个数，和第n级指标层的指标与参数层的参数的个数确定BP神经网络模型的参数；

依次根据相邻指标层的指标的评分数据，和第n级指标层的指标与参数层的参数的评分数据作为BP神经网络模型的样本数据；

建立粒子与BP神经网络的连接权值和阈值的映射关系，根据映射关系计算粒子的适应度函数；

根据适应度函数计算粒子适应度值，比较每个粒子的适应度值，寻找每个粒子的个体极值和粒子群的全局极值；

对粒子群各粒子的位置、速度进行迭代，更新粒子的位置和速度后，再次计算新的粒子的适应度值；

如果迭代计算满足期望误差或达到最大迭代次数，则迭代结束，得到BP神经网络的各层节点连接权重和阈值，根据连接权重和阈值得到优化后的BP神经网络；

对优化后的BP神经网络进行训练和验证，获得PSO-BP神经网络模型；

利用PSO-BP神经网络模型各层节点连接权重综合计算输入层各指标权重，根据输入层各指标权重获得输入层指标权重矩阵；

将所有的输入层指标权重矩阵，构建成全层级指标参数交互权重矩阵，并将全层级指标参数交互权重矩阵与各指标评分数据相匹配，获得工程机械产品分析交互模型；

根据工程机械产品分析交互模型计算产品性能得分。

2.根据权利要求1所述的一种工程机械产品性能指标交互关系分析方法，其特征在于：还包括：根据全层级指标参数交互权重矩阵，获得工程机械产品分析交互模型的结构。

3.根据权利要求1或2所述的一种工程机械产品性能指标交互关系分析方法，其特征在于：依次根据相邻指标层的指标的个数，和第n级指标层的指标与参数层的参数的个数确定BP神经网络模型的参数，包括：

BP神经网络模型的输入层节点个数为m，输出层节点个数为l，隐含层节点个数为k；所述m为相邻指标层中子级指标层指标个数，或参数层的参数个数；所述l为相邻指标层中父级指标层指标个数，或第n级指标层的指标个数；其中，C为常数。

4.根据权利要求3所述的一种工程机械产品性能指标交互关系分析方法，其特征在于：依次根据相邻指标层的指标的评分数据，和第n级指标层的指标与参数层的参数的评分数据作为BP神经网络模型的样本数据，包括：

第1级到第n-1级的指标层的指标的评分数据通过评价师评分获得；

第n级指标层的指标与参数层的参数的评分数据通过客观评分或评价师评分获得；

将m个相邻指标层中子级指标层指标，或参数层的参数对应的评分数据和l个相邻指标层中父级指标层指标，或第n级指标层的指标对应的评分数据作为样本数据；

将样本数据进行归一化处理，并划分为训练集和验证集。