大脑神经网络认识的开发性研究:基于混合神经网络与遗传算法方法的注塑参数优化系统

• 作者: 郑生荣 陈敏
• 来源期刊: 中国临床康复
• 学科: 医学
• 关键词: 神经网络 模型 遗传学 脑
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 康复工程
• 页码范围: 209-213
• 页数: 5页
• 分类号: R74
• 字数: 1401字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1673-8225.2005.01.034

摘要

背景:塑料注塑成型技术可用于康复工程的多种实用矫形器中,遗传算法所表现出的易于实现及健壮性等特点,使它在许多领域,特别是近年来在机器学习、模式识别、智能控制和最优化等领域得到了广泛应用.目的:建立基于混合神经网络与遗传算法方法的注塑工艺参数优化系统.设计:开发性研究.单位:南昌工程学院机电工程系及南昌铁路中心医院干部病房.方法:用Matlab语言编制了应用程序,对神经网络的参数预测与遗传算法的优化过程进行求解.将网络预测结果与CAE(computer aided engineering)模拟结果进行比较和误差分析,显示出反向传播网络的稳定性和可靠性.结果:优化结果经CAE模拟和实验验证,证明是正确的,结论:基于混合神经网络与遗传算法方法的注塑工艺参数优化方法是可行的.该优化系统具有工程实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑生荣	南昌工程学院机电工程系	4	57	3.0	4.0