汽车产品审核中智能评价缺陷技术的研究与应用

在对汽车的审核中,一项重要的工作就是对汽车的缺陷进行分析和评价。目前,汽车缺陷的评价主要依赖具有专业技能的审核员根据缺陷状况主观地评定缺陷的等级。这种对主观的强烈依赖性导致了缺陷评价的不确定性,审核员甚至无法准确地判定某些缺陷所属的等级。本文提出了一种智能评价技术,它综合利用本体、神经网络、模糊集等技术,很好地实现了由缺陷状况描述到缺陷评价的映射。文中还提出了实践工作中使用的汽车缺陷智能评价模块,它由缺陷描述、数据标准化、智能评价3个子模块组成。文中重点介绍了基于分级混合神经网络的智能评价技术,实验和实践证明,分级混合神经网络非常适合于定性定量输入并存的智能评价系统,它能以较小的计算代价实现对汽车缺陷的客观评价,有效地减少主观性导致的评价不确定性,从而使对汽车的评价更科学、评价结果更有价值。