【摘 要】
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目前,传统专家系统工艺推理时存在零件信息提取不完整、知识获取困难和推理能力弱的问题,采用基于神经网络和规则的混合推理机制替代传统专家系统可以解决有效上述问题。首先
【机 构】
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燕山大学经济管理学院,北京航空航天大学,迁安市九江线材有限责任公司
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目前,传统专家系统工艺推理时存在零件信息提取不完整、知识获取困难和推理能力弱的问题,采用基于神经网络和规则的混合推理机制替代传统专家系统可以解决有效上述问题。首先,运用特征技术提取零件信息,将零件信息转换为特征矩阵,作为神经网络专家系统的输入;然后,根据特征矩阵搜索推理策略,基于轴类零件特征将神经网络分为精度、形状和热处理三类子网络,采用动量-自适应学习率BP算法训练网络;最后设计与实现了混合系统工艺推理过程。
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