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产品制造的过程中存在较大的不确定性，从事前预测的角度出发，提出了一种结合现有产品合格率、合格率变化规律等相关数据，借助BP神经网络等数学建模思想，并加入粒子群算法加以改进的产品质量预测模型，此种预测模型与传统BP神经网络相比，通过与粒子群算法的优化结合，进一步提高了预测精度。
基于粒子群算法优化BP神经网络的产品质量预测分析
【摘 要】
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产品制造的过程中存在较大的不确定性，从事前预测的角度出发，提出了一种结合现有产品合格率、合格率变化规律等相关数据，借助BP神经网络等数学建模思想，并加入粒子群算法加以改进
【机 构】
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东莞职业技术学院计算机工程系,广东汇兴精工智造股份有限公司
【出 处】
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计算技术与自动化
【发表日期】
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2017年3期
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