[发明专利]一种变压器电磁设计方案的云理想解评价方法有效
申请号: | 201610075459.7 | 申请日: | 2016-02-03 |
公开(公告)号: | CN105740635B | 公开(公告)日: | 2018-01-30 |
发明(设计)人: | 王永林 | 申请(专利权)人: | 中原工学院 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 郑州优盾知识产权代理有限公司41125 | 代理人: | 张绍琳,栗改 |
地址: | 451191 河南省郑*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 变压器 电磁 设计方案 理想 评价 方法 | ||
1.一种变压器电磁设计方案的云理想解评价方法,其特征是包括以下步骤 :
步骤1:筛选评价指标,收集、整理数据,构造云模型决策矩阵;
步骤2:根据云模型决策矩阵,生成确定化决策矩阵;
步骤3:确定各指标的云模型权重;
步骤4:根据云模型权重,生成确定化权重;
步骤5:确定正理想云和负理想云;
步骤6:计算各方案对正、负理想云的综合确定度;
步骤7:计算各方案的贴近度;
步骤8:根据贴近度的大小,对待评方案进行排序,贴近度越大越优。
2.根据权利要求 1 所述的变压器电磁设计方案的云理想解评价方法,其特征是:由云模型决策矩阵生成的确定化初始决策矩阵,具有模糊性和随机性,贴近实际,且不需要规范化处理,不需要加权;由云模型权重生成的确定化权重,也具有模糊性和随机性。
3.根据权利要求 1 所述的变压器电磁设计方案的云理想解评价方法,其特征是:采用云模型决策矩阵生成确定化初始评价矩阵和采用云模型权重生成确定化权重时,所生成的精确值,其对应的确定度应大于某个确定度阈值δ,0<δ<1;δ越大,生成的精确值确定度越高,评价结果一致性越高;直接生成的确定化权重要进行归一化处理。
4.根据权利要求 1 所述的变压器电磁设计方案的云理想解评价方法,其特征是:构造云模型决策矩阵和云模型权重,根据掌握的先验知识采用专家经验法和数值计算法;专家经验法是根据专家经验确定云模型权重的数字特征;对于数值计算法,有两种:一种是逆向隶属云发生器,对于每一个方案的每一个指标都需要大量的数据;一种是获得期望值;根据相邻云之间的相对位置关系,提出一种已知期望求取熵和超熵的方法,已知权重期望W=[w1,w2,w3,…,wn],步骤如下:
1)先将W从小到大排序,得到Ws=[ws1,ws2,ws3,…,wsn],W和Ws的元素有确定的对应关系,如果有重复的权重,则剔除掉;
2)Ws的云数字特征计算方法如下:
wsEx(1) = ws1,wsEn(1) =Min(|ws1-0|,| ws2-ws1|)/3, wsHe(1)= wsEn(1)/C1
wsEx(n) = wsn,wsEn(n) = |wsn-wsn-1|/3, wsHe(n)= wsEn(n)/Cn
wsEx(i) = wsi,wsEn(i) =Min(|wsi+1-wsi |,| wsi-wsi-1|)/3,wsHe(i)= wsEn(i)/Ci
wsEx(i)、wsEn(i)和wsHe(i)分别是Ws第i个元素的期望、熵和超熵;Ci为远大于1的常数,i=1,2,…,n;可知,各权重分量之间,大小关系逆序的概率很低;
3 )由W和Ws的元素对应关系获得权重W的云模型,并恢复1)中剔除的权重。
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G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
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G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用