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基于反向传播神经网络的注塑模具用零件报价模型
基于反向传播神经网络的注塑模具用零件报价模型
作者:
杨超
柳伟
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
注塑模具用零件
价格评估
多专家模型
神经网络
摘要:
针对诸多通用报价方法在注塑模具用零件价格评估过程中存在的效率与精度等问题,提出了基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的多专家报价模型.利用遗传算法优化BP网络权值和阈值抵御随机参数引起的局部最优解,同时对报价误差的高斯分布规律进行分析以确定理想的拓扑结构.通过多专家模型给出的多个报价,提出了价格评估算法筛选合理报价,避免单一模型报价的随机性.经过验证,该方法有较高的准确性和效率,报价平均误差约为6.90%.此报价模型降低了传统报价的难度,并提高了其稳定性.
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内容分析
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引文网络
相关学者/机构
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期刊文献
内容分析
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关键词热度
相关文献总数
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文献信息
篇名
基于反向传播神经网络的注塑模具用零件报价模型
来源期刊
上海交通大学学报
学科
工学
关键词
注塑模具用零件
价格评估
多专家模型
神经网络
年,卷(期)
2017,(10)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
1207-1213
页数
7页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.16183/j.cnki.jsjtu.2017.10.009
五维指标
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
注塑模具用零件
价格评估
多专家模型
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
上海交通大学学报
主办单位:
上海交通大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-2467
CN:
31-1466/U
开本:
大16开
出版地:
上海市华山路1954号
邮发代号:
4-338
创刊时间:
1956
语种:
chi
出版文献量(篇)
8303
总下载数(次)
20
总被引数(次)
98140
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