AHP与ANN在石英晶体生产组织评价中的创新应用

本文档深入探讨了"论文研究-AHP和ANN模型在晶体生产组织评价中的应用研究"这一主题，主要关注于石英晶体谐振器生产组织的优化。作者姜印，来自西安高华电气实业公司，提出了一个创新的方法，将层次分析法(AHP)与人工神经网络(ANN)结合，以解决产品质量因素在生产组织过程中的评价问题。AHP被用来处理多准则决策问题，通过层次结构对影响生产过程的关键质量因素进行量化和排序，而ANN则提供了处理复杂非线性关系的能力，用于模拟和预测生产过程的性能。 在文中，作者强调了评估生产组织过程中质量因素的重要性，认为这种方法能够提供新的视角来改进和优化晶体生产流程。通过构建评判模型并将其实现在实际生产环境中，研究证明了这种结合AHP和ANN的策略具有很高的实用性，能够有效地提升生产效率和产品质量。 关键词如"层次分析法"、"评价"和"人工神经网络"揭示了论文的核心技术元素，它们在评价体系中扮演着关键角色。此外，作者还提到了收稿日期和作者的个人背景，姜印作为高级工程师和硕士，他的研究方向集中在运筹学与人工神经网络的应用上，这为论文的技术深度和实践价值提供了坚实的基础。 这篇论文提供了一种有效的工具，帮助晶体生产商根据产品质量因素进行有条理的组织评价，对于提高生产效率和提升行业竞争力具有重要意义。同时，它也展示了如何在实际操作中整合AHP和ANN这两种先进的分析工具，为其他领域的决策支持和流程优化提供了新的参考。