基于改进BP神经网络的机床基础部件可再制造性评价模型

• 作者: 卢超 彭一波 潘尚峰
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: 可再制造性 综合评价 BP神经网络 模拟退火遗传算法
• 年，卷（期）: 2016,（20）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 2743-2748
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 3446字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2016.20.009

摘要

为了利用样本数据准确完成机床基础部件可再制造性评价，提高机床基础部件可再制造性评价预测精度，提出一种采用模拟退火遗传算法优化BP神经网络的机床基础部件可再制造性评价模型。该评价模型以机床基础部件可再制造性经典评价模型评价结果为样本数据，建立机床基础部件可再制造性评价BP神经网络预测模型，采用模拟退火遗传算法优化 BP 神经网络模型，寻找更优初始网络权值、阈值，以提高收敛速度和避免局部收敛。以一台机床基础部件可再制造性评价为例，验证了基于模拟退火遗传算法优化的BP神经网络评价模型具有更好的预测精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘尚峰		32	259	7.0	15.0
2	卢超		4	17	2.0	4.0
6	彭一波		4	19	2.0	4.0