基于神经网络专家系统的工艺推理研究——以轴类零件为例

• 作者: 付晓东 殷浚喆 毛清华 窦子学
• 来源期刊: 现代制造工程
• 学科: 工学
• 关键词: 工艺推理 专家系统 神经网络 特征矩阵
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 制造技术/工艺装备
• 页码范围: 89-95,132
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.7
• 字数: 2951字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2017.09.016

摘要

目前,传统专家系统工艺推理时存在零件信息提取不完整、知识获取困难和推理能力弱的问题,采用基于神经网络和规则的混合推理机制替代传统专家系统可以解决有效上述问题.首先,运用特征技术提取零件信息,将零件信息转换为特征矩阵,作为神经网络专家系统的输入;然后,根据特征矩阵搜索推理策略,基于轴类零件特征将神经网络分为精度、形状和热处理三类子网络,采用动量-自适应学习率BP算法训练网络;最后设计与实现了混合系统工艺推理过程.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毛清华	燕山大学经济管理学院	47	321	10.0	15.0
2	付晓东	燕山大学经济管理学院	2	19	2.0	2.0
3	殷浚喆		1	2	1.0	1.0
4	窦子学		1	2	1.0	1.0