【摘 要】
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本文针对制造过程智能监控中的知识处理问题,从理论上阐述了粗集神经网络的方法,该方法可从多种监控信号中自动提取出相关性最强的信号,能较好地处理不确定和不完整性信息,并具有较强的学习能力.在此理论基础上,根据知识处理所需解决的问题,提出了一种模块化的知识处理系统结构及算法,该知识处理系统以粗集神经网络技术为内核,可作为开发粗集神经网络知识处理软件的基础.
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本文针对制造过程智能监控中的知识处理问题,从理论上阐述了粗集神经网络的方法,该方法可从多种监控信号中自动提取出相关性最强的信号,能较好地处理不确定和不完整性信息,并具有较强的学习能力.在此理论基础上,根据知识处理所需解决的问题,提出了一种模块化的知识处理系统结构及算法,该知识处理系统以粗集神经网络技术为内核,可作为开发粗集神经网络知识处理软件的基础.
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