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将铸造生产中缺陷产生的主要原因抽象为神经元，构建了灰铸铁件缺陷诊断的BP神经网络模型，采用非线线性变换，确定了样本的变化范围，用遗传算法学习网络模型的权值，开发出了基于C＋＋的铸件缺陷诊断及防止的应用软件，并通过建立铸件缺陷数据库，以克服专家系统的“瓶颈”问题，从而有效地降低铸件的废品率。
基于遗传算法的灰铁铸件缺陷诊断的神经网络模型
【摘 要】
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将铸造生产中缺陷产生的主要原因抽象为神经元，构建了灰铸铁件缺陷诊断的BP神经网络模型，采用非线线性变换，确定了样本的变化范围，用遗传算法学习网络模型的权值，开发出了基于C＋＋的
【机 构】
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甘肃工业大学材料科学与工程学院,兰州工业高等专科学校
【出 处】
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甘肃工业大学学报
【发表日期】
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2002年1期
【基金项目】
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甘肃省自然科学基金(ZS981-A22-024-G)
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