基于零件重要特征参数编码的RBF神经网络在成组技术(GT)中的应用研究 |
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引用本文: | 林昌华,李功燕. 基于零件重要特征参数编码的RBF神经网络在成组技术(GT)中的应用研究[J]. 重庆理工大学学报(自然科学版), 2002, 16(6): 16-19 |
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作者姓名: | 林昌华 李功燕 |
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作者单位: | 重庆工学院车辆工程学院 重庆 400050(林昌华),浙江大学现代制造工程研究所 浙江 310027(李功燕) |
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摘 要: | 成组技术实现的关键在于严格、科学地判断各类零件的相似程度,利用分类系统准确地将零件分类成组。笔者研究了利用RBF神经网络实现零件分类的方法,并找到了一种易于工程实践的零件成组技术。
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关 键 词: | 成组技术(GT) RBF神经网络 EBP算法 遗传算法 编码 |
文章编号: | 1671-0924(2002)06-0016-04 |
修稿时间: | 2002-07-10 |
Study on the Application of RBF Neural Network in Group Technology Based on the Encoding of the Important Feature Parameters of Components |
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Abstract: | |
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Keywords: | group technology(GT) RBF neural network EBP algorithm heredity algorithm encoding |
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