基于自组织特征映射神经网络的零件加工尺寸类型识别

• 作者: 匡兵 张晶 黄美发
• 来源期刊: 工程设计学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自组织特征映射 加工尺寸类型 可扩展标记语言
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 工程设计理论、方法与技术
• 页码范围: 341-346
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3345字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1006-754X.2008.05.007

摘要

提出一种基于自组织特征映射神经网络(SOFM)的零件加工尺寸类型识别方法.首先从三维CAD软件中获取包含零件特征数据的XML文件,并从文件中提取相应的加工特征及尺寸.然后以零件加工特征作为SOFM的输入层的神经元,经处理后作为SOFM的输入向量,利用SOFM自学习和自组织能力对输入向量进行训练.训练好的网络可以实现对零件加工尺寸类型进行较好的识别.最后通过对某零件的尺寸类型识别,验证了所提方法对平面、内孔、外圆和定位四类典型加工尺寸类型识别的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	匡兵	桂林电子科技大学机电工程学院	60	359	10.0	17.0
2	黄美发	桂林电子科技大学机电工程学院	178	1094	15.0	23.0
3	张晶	桂林电子科技大学机电工程学院	4	47	3.0	4.0