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为了提升模糊聚类的数字化供应链成熟度，对数字化电能计量装置进行模型设计及分析，从而测定数字化供应链成熟度。分析数字化电能计量装置的误差产生机制，并在CAE大数据分析软件中加载SimuWorks控件构建仿真环境，发现超限学习机方案对电能计量装置系统误差的控制能力最强。该方案可改变以往针对特定数字化电能计量装置整定后的误差控制方案，最大程度控制数字化电能计量装置的系统误差，满足数字化供应链成熟度的要求。
Abstract：In order to improve the maturity of digital supply chain, the model design and analysis of digital power metering device are carried out to measure the maturity of digital supply chain. The error generating mechanism of digital power metering device is analyzed, and SimuWorks control is loaded in the CAE big data analysis software to build a simulation environment. It is found that the over limit learning machine scheme has the strongest ability to control the system error of the power metering device. The scheme may change the previous error control scheme of setting post correction coefficient for specific digital power metering device, control the system error of digital power metering device to the greatest extent, and meet the requirements of digital supply chain maturity.
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基本信息:
中图分类号:TB971
引用信息:
[1]刘彩红,赵恩来,王高峰.基于模糊聚类的数字化供应链成熟度估计模型[J].微型电脑应用,2025,41(04):229-232.
2025-04-20
2025-04-20