基于改进BP神经网络的控制图模式识别系统

• 作者: 刘长安 张祥敢 方文涛
• 来源期刊: 组合机床与自动化加工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 改进BP神经网络 控制图模式识别 Monte Carlo方法
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 控制与检测
• 页码范围: 43-46,50
• 分类号: TH16|TG65
• 字数: 4163字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2265.2011.09.011

摘要

提出一种基于激励函数参数可调和动态阈值的改进BP神经网络控制图模式识别算法,并优化Monte Carlo工序数据模拟方法,使样本数据更具与实际生产数据相同的质量特性.根据改进后的网络参数迭代公式,将预处理后的样本数据作为输入对该神经网络识别器进行训练,训练结果用于生产过程的控制图模式识别.改进BP神经网络识别器的拓扑结构简单,在保证识别精度的前提下,提高识别速度,改善神经网络的泛化能力.最后,通过计算机模拟和生产现场应用验证该算法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张祥敢	山东大学机械学院	1	14	1.0	1.0