This paper proposes an integrated M

This paper proposes an integrated Markovian and back propagation neural network approaches to
compute reliability of a system. While states of failure occurrences are significant elements for accurate
reliability computation, Markovian based reliability assessment method is designed. Due to drawbacks
shown by Markovian model for steady state reliability computations and neural network for initial
training pattern, integration being called Markov-neural is developed and evaluated. To show
efficiency of the proposed approach comparative analyses are performed. Also, for managerial
implication purpose an application case for multiple automated guided vehicles (AGVs) in
manufacturing networks is conducted.

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทความนี้เสนอวิธีการแบบบูรณาการ markovian และกลับโดยนิวรอล

ค่าความน่าเชื่อถือของระบบ ในขณะที่รัฐของความล้มเหลวที่เกิดขึ้นเป็นองค์ประกอบสำคัญสำหรับการคำนวณความน่าเชื่อถือความถูกต้อง
, markovian โดยใช้วิธีประเมินความน่าเชื่อถือได้รับการออกแบบ เนื่องจากข้อเสีย
แสดงโดยนางแบบ markovian สำหรับการคำนวณแบบสถานะคงที่และโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับรูปแบบการฝึกอบรมครั้งแรก
รวมเรียกว่าแบบประสาทพัฒนาและประเมิน เพื่อแสดงประสิทธิภาพของวิธีการที่เสนอ
เปรียบเทียบและวิเคราะห์การ นอกจากนี้สำหรับวัตถุประสงค์ของการจัดการ
ใบสมัครสำหรับกรณีพาหนะหลายแบบอัตโนมัติ ( agvs )
เครือข่ายการผลิตจะดำเนินการ