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零件表面加工方案的选择是一个多因素约束的逻辑推理过程,需要大量工艺知识支持.基于规则和基于框架的知识表达方法,在知识量大的情况下,存在表达效率低和推理效率低的缺陷.本文建立了基于人工神经网络的零件形面加工方案决策模型,设计了学习样本,用BP算法对网络进行训练,把一系列推理规则转化为网络权值,应用训练好的网络生成零件形面加工方法链.