【摘 要】
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工时定额数据量大、影响因素多，使用常规拟合方法计算工时定额比较困难。为提高工时定额计算的正确性，采用人工神经网络技术，在MATLAB中建立了工时定额计算神经网络模型。针对BP
【机 构】
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中国工程物理研究院机械制造工艺研究所
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工时定额数据量大、影响因素多，使用常规拟合方法计算工时定额比较困难。为提高工时定额计算的正确性，采用人工神经网络技术，在MATLAB中建立了工时定额计算神经网络模型。针对BP神经网络存在易陷入局部最小值、收敛速度慢等不足，引入标准遗传算法来优化神经网络的权值和阈值。实验结果表明，基于实数编码的遗传算法优化速度快，优化后的神经网络迅速收敛，神经网络模型的测试误差低于5％。遗传神经网络可以克服单独使用神经网络时存在的缺点，训练好的模型在工时定额计算时正确性较高，有较好的实用价值。
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