基于神经网络的零件信息输入技术在蜗轮蜗杆CAPP中的应用

• 作者: 刘瑞素 曲云霞 李世杰 郭兰申
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 零件信息输入 神经网络 模式识别 CAPP
• 年，卷（期）: 2002,（4）
• 所属期刊栏目: CAD/CAM/CAE
• 页码范围: 675-676,679
• 页数: 3页
• 分类号: TH166
• 字数: 2517字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1003-8728.2002.04.057

摘要

随着计算机软硬件及信息处理技术的发展,图形扫描及识别技术输入方法在CAPP系统中得到日益广泛的应用.通过对CAPP系统零件信息描述与输入方法的分析,提出了基于特征的蜗轮蜗杆信息描述方法.零件信息经扫描仪扫描输入计算机后,经过模式识别提取特征向量,然后加载神经网络学习训练.神经网络具有模拟人类形象思维的特点,兼有学习、记忆的功能,将相似零件进行更详细分类,然后根据特征的描述方法检索类型文件.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭兰申	河北工业大学机械学院	26	147	6.0	11.0
2	李世杰	河北工业大学机械学院	65	237	8.0	12.0
3	曲云霞	河北工业大学机械学院	48	386	10.0	18.0
4	刘瑞素	河北工业大学机械学院	21	102	5.0	9.0