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摘要:
为了获取零件特征的所有可行加工方法,并定量化描述其选择优先权,提出了一种基于人工神经网络的决策方法.在该决策方法中,基于对问题特性的分析,采用均匀设计法选取有代表性的样本集合;为避免常规反向传播算法训练网络时易陷入局部极小值的缺陷,采用可同时调整动量因子和学习率的改进反向传播算法,并用线性回归分析方法加以测试.实例验证了该方法可以有效地获取零件特征的所有可行加工方法及其选择优先权.
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文献信息
篇名 基于人工神经网络的零件特征加工方法获取及其优先权选择
来源期刊 计算机集成制造系统 学科 工学
关键词 加工方法 优先权选择 均匀设计法 人工神经网络 反向传播 线性回归分析
年,卷(期) 2008,(7) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 1370-1374,1379
页数 6页 分类号 THL62|TP39
字数 4085字 语种 中文
DOI
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 范孝良 华北电力大学机械工程系 77 445 12.0 16.0
2 花广如 华北电力大学机械工程系 24 83 6.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
加工方法
优先权选择
均匀设计法
人工神经网络
反向传播
线性回归分析
研究起点
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计算机集成制造系统
月刊
1006-5911
11-5946/TP
大16开
北京2413信箱34分箱
82-289
1995
chi
出版文献量(篇)
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