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纺织工业中的虚拟加工技术与模式 总被引:6,自引:0,他引:6
简要介绍了纺织品加工过程、人工神经网络(ANN)及其相关算法的特征。通过ANN技术建立的原料、纺纱、织造和后整理预测/反演模型,能够优化生产工艺,预测与控制产品质量,是纺织设计与虚拟加工的基础。采用主因子、聚类、案例模板和ANN等算法完成对输入参数的归纳、筛选与增补,是提高预测/反演模型精度和效率的有效步骤。以此构建的模块组合式虚拟加工系统,对纺织工业的快速、准确和理性加工,纺织品的低成本和高质量实现,具有重要意义。 相似文献
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人工智能——制浆造纸过程控制的契机 总被引:1,自引:0,他引:1
人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)即是用计算机来探索和模仿人的思维、推理和决策过程,处理生产过程的信息,获取知识,让计算机具有更多的智能来处理日趋复杂的工程技术问题。1988年英国资深学术出版社Pergamon创立学术期刊EngineeringApplicationofArtificialIntelligence(《人工智能的工程应用》),AI开始进入各个工程领域。目前,在制浆造纸工业中应用最多的AI当数专家系统、模糊控制和人工神经网络。专家系统能将数据转化为决策,增强系统的决策能力;而模糊控制和人工神经网络则用于改善过程控制的性能,确定数据… 相似文献
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介绍了基于知识工程原理开发超硬材料及制品知识系统的思路。系统包括知识库(基于教材、文献、经验)、数据库(国家标准、产品、原材料、工艺、工装、被加工材料、应用参数)和图像库(石墨-金刚石相图,BN相图、晶体结构、岩相图、金相图、工装结构图)。通过人工神经网络对大量的研究数据进行知识挖掘来补充完善超硬材料及制品设计的配方、工艺和相图数据。应用粗糙集理论,对大量复杂的知识数据进行简化以便去除冗余属性,为配方设计中原料选用提供了一种新方法。研究结果形成了一个初步的基于ANN和RS的超硬材料知识库系统和专家系统,提高了超硬材料及制品(人造金刚石和cBN及制品)的研发效率及准确性。 相似文献
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针对造纸废水处理过程的复杂特性,本课题将主成分分析(PCA)与人工神经网络(ANN)和支持向量回归(SVR)相结合,构建出两种新的软测量模型:主成分分析-人工神经网络(PCA-ANN)和主成分分析-支持向量回归(PCA-SVR)。本课题将这两种软测量模型应用于造纸废水处理过程中出水化学需氧量(COD)和出水悬浮固形物(SS)浓度的预测。计算结果表明,PCA-ANN和PCA-SVR的预测效果均优于偏最小二乘、支持向量回归和人工神经网络3种常规软测量模型,并且PCA-ANN的预测效果最优。对于出水COD浓度预测,PCA-ANN的决定系数(R2)为0.984,均方误差(MSE)为1.892,较ANN分别优化了9.7%和71.5%。对于出水SS浓度预测,PCA-ANN的R2为0.762, MSE为0.228,较ANN分别优化了31.2%和58.7%。 相似文献
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目前应用广泛的ANN(人工神经网络)大都是应用CAD系统设计的。本文分析了基于CAD系统设计的人工神经网络的结构和特点,并借鉴人脑神经网络的复杂思维,提出人工神经网络的发展方向,并提出未来智能机的模式。 相似文献
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专家系统技术已尼广泛应用于各个领域。介绍了专家系统在饲料加工技术咨询中的应用,并叙述了系统的基本设计思想、系统结构及其功能。 相似文献