标题:基于改进BP神经网络的控制图模式识别系统
作者:张祥敢;刘长安;方文涛;
作者机构:[张祥敢;刘长安;方文涛]山东大学机械学院;[张祥敢;刘长安;方文涛](颐中)青岛烟草机械有限公司
来源:组合机床与自动化加工技术
出版年:2011
期:09
页码:43-46+50
DOI:10.3969/j.issn.1001-2265.2011.09.011
关键词:改进BP神经网络;控制图模式识别;Monte Carlo方法
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。
资源类型:期刊论文
原文链接:http://kns.cnki.net/kns/detail/detail.aspx?FileName=ZHJC201109012&DbName=CJFQ2011
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