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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.
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关键词热度
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文献信息
篇名 基于特征的蜗轮蜗杆CAPP系统开发
来源期刊 现代制造工程 学科 工学
关键词 蜗轮蜗杆 特征描述 CAPP
年,卷(期) 2002,(9) 所属期刊栏目 CAD/CAPP/CAM/CAE
研究方向 页码范围 47-48
页数 2页 分类号 TH16
字数 1470字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-3133.2002.09.018
五维指标
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 高铁红 河北工业大学机械学院 34 148 7.0 10.0
4 曲云霞 河北工业大学机械学院 48 386 10.0 18.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1992(1)
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1993(1)
  • 参考文献(1)
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2002(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2007(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
蜗轮蜗杆
特征描述
CAPP
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代制造工程
月刊
1671-3133
11-4659/TH
大16开
北京市西城区核桃园西街36号301A
2-431
1978
chi
出版文献量(篇)
9080
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14
总被引数(次)
50123
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