基于6 Sigma方法的设计成本管理体系优化——非标设备制造企业

虽然设计成本在产品成本体系中所造成的重大影响度已经成为了众多成本研究者的一个共识,但是对设计成本的研究却停留在一个比较浅显的阶段,从理论和技术上都不太成熟。本文通过6 Sigma方法对一个非标设备制造企业的设计成本体系进行研究,找出设计成本的主要影响因素并对其改善,完善设计成本体系,以达到对该公司产品成本改善的目的。     

机械产品并行成本估算研究

本文分析了机械产品在设计阶段的成本估算策略,提出了与设计进程并行的、基于特征的成本估算模型,并且重点研究了设计特征、制造特征、装配特征和成本特征之间特征映射的流程和实现方法以及在此基础上产品制造成本估算的实现方法.     

机械产品并行成本估算研究

本文分析了机械产品在设计阶段的成本估算策略,提出了与设计进程并行的、基于特征的成本估算模型,并且重点研究了设计特征、制造特征、装配特征和成本特征之间特征映射的流程和实现方法以及在此基础上产品制造成本估算的实现方法。     

海工产品投标报价及成本估算应用浅析

产品报价的基础是成本,报价与成本估算有着密切的关系。文章在对海洋工程装备产品各方面的理论研究基础上,分析海工产品投标报价阶段和建造阶段的实践特点;阐述现有成本估算方法在海工企业的应用现状及存在的问题;综合应用类比法、特征映射以及作业成本法,提出一种基于BOM(Bill of Material,物料清单)的集成成本估算方法,提高企业报价竞争力,指导后续生产实施。     

基于WBS的软件项目成本估算

由于软件商品的无形性、无损耗性和易复制性,软件商品的价格不易确定,软件项目的成本不易被估算。软件价格估算的准确度直接影响项目的盈利。本文以超市管理系统为例,重点介绍基于WBS的成本估算方法,以此提高成本估算能力。     

基于人工神经网络的钢管销售预测

利用人工神经网络对不规则的、非线性的钢管销售系统进行模拟,通过BP算法,建立钢管销售预测模型.结果表明.基于人工神经网络进行钢管销售预测,可以较好反应出销售量的变化趋势,得到更为精确的预测结果.     

基于作业的成本估算方法

本文首先阐述了基于作业的成本估算思路,构建了产品分解模型、作业分解模型和资源分配模型,然后针对模型之间的关系设计了成本库,论述了如何确定作业及资源动因消耗量,最后提出了基于作业的成本估算方法。     

基于作业的成本估算方法

本文首先阐述了基于作业的成本估算思路,构建了产品分解模型、作业分解模型和资源分配模型,然后针对模型之间的关系设计了成本库,论述了如何确定作业及资源动因消耗量,最后提出了基于作业的成本估算方法.     

产品零件数控加工的成本估算及报价初探

以产品零件数控加工的成本构成分析为基础,对数字制造管理平台中生产管理模块的加工成本估算、人工或自动报价进行了实现方式的初步探究。     

预期财务危机成本的估算研究

财务危机是指企业丧失偿还到期债务的能力，它是现代金融和企业财务领域的前沿性研究课题。财务危机成本则是企业财务危机研究的重要内容，它通常由两部分构成：直接成本和间接成本。     

基于反向传播神经网络的煤矿建筑工程造价估算研究

人工神经网络通过模拟人脑或生物神经网络基本特性,具有较强的自组织和自学习能力,可以从大量的数据中提取内在规律,构造出自变量和因变量二者之间的映射关系,从而实现复杂非线性现象的有效模拟和预测。研究表明人工神经网络方法与其他方法相比在工程造价特征因素非线性和动态性描述方面具有潜在优势。     

基于BP网络的大型水电项目投资估算模型研究

本文综合分析了大型水电工程的主要特征,并将这些特征和它的工程造价联系起来,构建了基于BP神经网络的水电工程造价估算模型。在模型的实现上,利用MATLAB语言对模型进行了训练、仿真和测试,并用工程实例对模型进行了验证,结果表明该模型具有较好的泛化能力,能够较准确地估算工程造价。     

基于BP神经网络实现的B样条插值在系统动力学模型的应用

在系统动力学建模的过程中,系统变量之间的关系难以确定,传统的建模方法存在着很大的主观性,利用BP神经网络的方法则可以避免这个问题。而在建立BP神经网络过程中需要大量的学习样本,然而通常采集到的数据往往是不足的。用3次B样条函数对历史数据进行插值的方法构建系统中状态变量的学习样本,解决BP神经网络模型中学习样本不足的缺点,能更好的反应变量之间的非线性映射关系。     

人工神经网络中的样本对输出精度影响分析

影响人工神经网络模型输出结果精度的技术引起广泛重视,样本质量对神经网络输出精度影响的研究不多,研究多数是针对神经网络结构(层数及节点数),本文分析样本对人工神经网络输出的影响,对提高神经网络的输出结果精度有重要的意义。     

利用人工神经网络的RSSI测距优化技术研究

基于RSS(I接收信号强度指示)的测距技术是一项低成本和低复杂度的距离测量技术,被广泛应用于基于测距的无线传感器网络的定位技术中。由于室内环境中存在非视距和多径传输的影响,测距误差比较大。针对这个问题,本文提出了一种递推平均滤波和高斯模型相结合的R值筛选策略以及一种利用人工神经网络的距离估计方法。实验表明:通过合理的R值筛选策略和距离估计算法,RSSI测距的精度和抗干扰能力得到了明显的提高。     

基于模糊优选神经网络的复杂产品系统合作企业能力的评估研究

随着经济全球化加快,世界制造中心向中国转移,复杂产品系统在其中起到举足轻重的作用。从复杂产品系统协同生产角度,详细分析了复杂产品系统生产过程中合作企业能力的影响因素;运用神经网络与模糊理论,建立基于模糊优选神经网络的合作企业能力评估模型,确定参与生产的合作企业的各自等级,为核心企业选择合适的合作企业提供一定的依据。     

基于人工神经网络的物流中心选址决策模型研究

物流中心选址在整个物流系统规划中占有十分重要的位置,需要决策者综合考虑多个因素。本文根据物流环境、生产能力和经济效益三方面组成的10个评价指标和单因素评价标准,应用BP神经网络方法对某市物流中心选址进行决策研究。根据单因素评价标准生成足够多用于神经网络建模用的训练样本、检验样本和测试样本,用检验样本实时监控训练过程以避免出现“过训练”现象,建立可靠的BP模型。示例计算结果表明：与多级模糊综合评价方法相比,本文建立的BP神经网络决策模型具有定量分析和比较精细、客观的特点,在物流中心选址决策研究中具有较好的应用价值。     

基于BP网络的建筑工程造价估算

建立了适于建筑工程造价的BP神经网络模型，通过对建筑工程各主要特征类目定量化并结合所建立的BP经网络模型，运用MATLAB工具箱来快速估算建筑工程造价。经工程实例证明，该方法为一种快速、可靠的建筑工程造价估算方法。     

神经网络综合评价及其在土木工程中的应用

在分析土木工程中多指标综合评价问题求解方法的基础上,研究采用人工神经网络方法解决此类问题。实例分析表明,建立的神经网络综合评价模型是有效和实用的。