【摘 要】
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分析了ART1神经网络用于制造单元设计的天生缺陷，提出了两条改进途径：以模糊C均值算法对机床一零件矩阵分类问题进行预处理，以提高分类精度；通过修改模式向量的计算方法来克服保
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分析了ART1神经网络用于制造单元设计的天生缺陷，提出了两条改进途径：以模糊C均值算法对机床一零件矩阵分类问题进行预处理，以提高分类精度；通过修改模式向量的计算方法来克服保存在网络中的模式向量比较稀疏的情况。改进的ART1算法克服了标准ART1算法的不足，成为一种实用有效的制造单元设计方法。设计了新的算法流程并基于相似系数比较尺度在MATLAB软件平台上进行了算法仿真，与前人的研究结果相比，新算法产生了较好的分组效率。
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