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针对电子元件在回焊炉中的生产过程,建立机理模型进行分析研究.利用炉温曲线模型随机产生多组生产数据作为输入数据,以峰值温度与超过217℃生产过程用时作为输出数据,建立基于BP神经网络技术的炉温曲线预测模型.同时,在制程界限范围内,利用改进遗传算法进行优化,得到满足最小覆盖面积的最优炉温曲线.
基于改进遗传算法及神经网络的炉温曲线面积优化
【摘 要】
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针对电子元件在回焊炉中的生产过程,建立机理模型进行分析研究.利用炉温曲线模型随机产生多组生产数据作为输入数据,以峰值温度与超过217℃生产过程用时作为输出数据,建立基于BP神经网络技术的炉温曲线预测模型.同时,在制程界限范围内,利用改进遗传算法进行优化,得到满足最小覆盖面积的最优炉温曲线.
【机 构】
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电子科技大学信息与软件工程学院,电子科技大学电子科学与工程学院,电子科技大学数学科学学院
【出 处】
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数学的实践与认识
【发表日期】
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2021年12期
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