基于神经元网络的轴类零件实例分类模型

来源 :精密制造与自动化 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wangbenny918

【摘要】

：

提出一种基于神经元网络的轴类零件分类模型,采用基于反向传播算法的多层前馈式神经网络(BP)和自适应共振理论网络(ART1)实现基于特征的轴类零件家族的动态聚类与从聚类模板

【作者】

：

陈桦陈静钟建辉

【机构】

：

陕西科技大学,中通建设股份有限公司第二分公司

【出处】

：

精密制造与自动化

【发表日期】

：

2004年1期

【关键词】

：

轴类零件分类模型神经元网络多层前馈式神经网络自适应共振理论网络实例推理

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提出一种基于神经元网络的轴类零件分类模型,采用基于反向传播算法的多层前馈式神经网络(BP)和自适应共振理论网络(ART1)实现基于特征的轴类零件家族的动态聚类与从聚类模板到每一事例的索引,完成轴类零件的实例分类三层模型.这种并行、分布式的神经网络分类处理过程大大提高了推理效率,为实例推理提供了崭新的思路.

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