【摘 要】
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制造业生产环境复杂,瓶颈现象的出现会制约其发展。针对利用单一数据识别单个瓶颈机器的方法难以具体描述系统瓶颈的问题,提出了一种基于区间数聚类分析的多属性瓶颈区域识别方法。首先采用k-means++聚类分析方法,根据决策矩阵比较各指标的相似程度,找出不同距离下的机器区域。然后利用决策矩阵求出的可能度矩阵排序向量找出各区域的主导机器,比较后确定瓶颈区域。最后通过实例验证了所提方法的有效性和准确性。
【机 构】
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江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划课题项目（2018YFB1701903）；
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制造业生产环境复杂,瓶颈现象的出现会制约其发展。针对利用单一数据识别单个瓶颈机器的方法难以具体描述系统瓶颈的问题,提出了一种基于区间数聚类分析的多属性瓶颈区域识别方法。首先采用k-means++聚类分析方法,根据决策矩阵比较各指标的相似程度,找出不同距离下的机器区域。然后利用决策矩阵求出的可能度矩阵排序向量找出各区域的主导机器,比较后确定瓶颈区域。最后通过实例验证了所提方法的有效性和准确性。
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