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为建立冲压作业过程中人手与坯料的神经网络分类器模型，以解决冲压时不能连续进料的问题，采用了BP算法对人手和坯料的温度数据对进行训练，并利用样本估计其错误率小于4％。实验结果表明，此BP分类器模型结构简单，错误率低，对冲压设备智能安全保护装置的研究有很好的指导作用。
冲床保护装置的人手与坯料神经网络分类器模型
【摘 要】
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为建立冲压作业过程中人手与坯料的神经网络分类器模型，以解决冲压时不能连续进料的问题，采用了BP算法对人手和坯料的温度数据对进行训练，并利用样本估计其错误率小于4％。实验结
【机 构】
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上海理工大学光学与电子工程学院,中国计量学院计量技术工程学院
【出 处】
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机电工程
【发表日期】
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2007年3期
【基金项目】
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中国计量学院科技发展基金资助项目（XZ0513）
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