【摘 要】
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针对贴片机生产过程中由于抛料时间分散而导致的生产可靠性难以实时估计的问题,建立Elman神经网络模型,对贴片机生产可靠性进行实时监控和预测.以滑动时间窗口采集缺陷数据时间序列,根据先验阈值判断生产状态,获得实时缺陷率,通过Elman网络做缺陷率函数逼近.结果表明,以滑动时间窗口为依据的Elman网络与同等条件下的神经网络相比,对贴片机的预测误差最小,预测值波动也更贴近于真实值.
【机 构】
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重庆交通大学经济与管理学院,重庆 400074
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针对贴片机生产过程中由于抛料时间分散而导致的生产可靠性难以实时估计的问题,建立Elman神经网络模型,对贴片机生产可靠性进行实时监控和预测.以滑动时间窗口采集缺陷数据时间序列,根据先验阈值判断生产状态,获得实时缺陷率,通过Elman网络做缺陷率函数逼近.结果表明,以滑动时间窗口为依据的Elman网络与同等条件下的神经网络相比,对贴片机的预测误差最小,预测值波动也更贴近于真实值.
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