基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工時(shí)定額計(jì)算方法研究.pdf

1、工時(shí)定額管理是企業(yè)的一項(xiàng)重要基礎(chǔ)管理，是企業(yè)計(jì)劃管理、經(jīng)濟(jì)核算、生產(chǎn)進(jìn)度調(diào)控的重要依據(jù)。查標(biāo)準(zhǔn)工時(shí)定額表法是一種常用的、重要的工時(shí)定額計(jì)算方法，但在計(jì)算非標(biāo)準(zhǔn)結(jié)點(diǎn)時(shí)誤差較大，難以制定較精確的工時(shí)定額。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法是近年來逐步應(yīng)用成熟的人工智能算法，它們?cè)诤瘮?shù)逼近、數(shù)據(jù)擬合、結(jié)構(gòu)優(yōu)化等方面的應(yīng)用越來越廣泛，計(jì)算精度比較高。因此，從提高工時(shí)定額計(jì)算精度的角度出發(fā)，研究基于人工智能的工時(shí)定額計(jì)算方法，對(duì)于提高企業(yè)的生產(chǎn)管理水平、優(yōu)化

2、設(shè)備利用率以及科學(xué)計(jì)劃產(chǎn)品生產(chǎn)周期都具有重要的意義。
　　本文采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和遺傳算法來訓(xùn)練和計(jì)算工時(shí)定額，深入研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、遺傳算法設(shè)計(jì)、遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵技術(shù)，并通過原型系統(tǒng)的開發(fā)和初步應(yīng)用驗(yàn)證了基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工時(shí)定額計(jì)算方法的準(zhǔn)確性和先進(jìn)性，為基于人工智能的工時(shí)定額計(jì)算技術(shù)的發(fā)展進(jìn)行了有益的探索。論文在理論與實(shí)踐中的主要研究成果如下:
　　(1)基于標(biāo)準(zhǔn)工時(shí)定額表的特點(diǎn)，首先分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的隱層結(jié)點(diǎn)確

3、定方法、訓(xùn)練算法和數(shù)據(jù)歸一化等關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)，討論了樣本、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及收斂誤差等因素對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泛化誤差的影響，最后在MATLAB中建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模塊及計(jì)算模塊，并通過具體的應(yīng)用驗(yàn)證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練工時(shí)定額的優(yōu)越性。
　　(2)針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的易陷入局部最小值、全局搜索能力差等缺點(diǎn)，采用遺傳算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。提出了采用實(shí)數(shù)編碼來實(shí)現(xiàn)遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)遺傳算法中的選擇、交叉、變異等操作進(jìn)行了分析及改進(jìn)，最后以實(shí)際應(yīng)