基于神经元网络的轴类零件实例分类模型

• 作者: 钟建辉 陈桦 陈静
• 来源期刊: 精密制造与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 分类 ART1网络 BP网络 实例
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 制造业信息化
• 页码范围: 43-44,47
• 页数: 3页
• 分类号: TH133
• 字数: 2770字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-962X.2004.01.015

摘要

提出一种基于神经元网络的轴类零件分类模型,采用基于反向传播算法的多层前馈式神经网络(BP)和自适应共振理论网络(ART1)实现基于特征的轴类零件家族的动态聚类与从聚类模板到每一事例的索引,完成轴类零件的实例分类三层模型.这种并行、分布式的神经网络分类处理过程大大提高了推理效率,为实例推理提供了崭新的思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈桦		99	699	11.0	22.0
2	陈静		22	104	6.0	9.0
3	钟建辉		3	6	2.0	2.0