【摘 要】
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为了对产品质量进行预测控制、辅助新产品开发设计、寻找最优参数,将测试样本的网络输出值与真值之间的灰色关联度作为目标函数,采用粒子群算法优化了BP神经网络的权系数和阈
【机 构】
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南京航空航天大学经济与管理学院,江苏科技大学经济管理学院
【基金项目】
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国家自然科学青年基金资助项目(71002046);江苏省教育厅高校哲学社会科学研究基金资助项目(2012SJB630017)
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为了对产品质量进行预测控制、辅助新产品开发设计、寻找最优参数,将测试样本的网络输出值与真值之间的灰色关联度作为目标函数,采用粒子群算法优化了BP神经网络的权系数和阈值,构建了基于粒子群神经网络的质量预测模型。所提出的PSO-GRG算法解决了一般BP算法迭代速度慢,且易出现局部最优的问题,并以注塑件质量预测为例,进行算法实现,仿真结果表明本文所提出的PSO-GRG算法比BP算法迭代次数减少了87.5%,并避免了局部最优,且预测误差亦明显减少。得出结论：所构建的质量预测模型具有较高的预测精度和研究价值。
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