减小点焊质量神经网络监测模型误差的措施

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点焊过程监测信息与质量参数之间关系也含有较大的非线性,用线性模型去描述这样的关系将导致模型误差的增加.为了更好地描述点焊过程监测信息与质量参数之间的复杂关系,文中将神经网络理论用于点焊过程模型化.在建立点焊质量神经网络监测模型的过程中,发现,训练过程中的'假饱和'现象是减小网络模型误差的主要障碍.为此,分析了各种减小网络模型误差的可能途径,提出了相应的改善措施,并通过试验证明,所提出的观点是正确的、措施是行之有效的.
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