论文部分内容阅读
通过对铸件缺陷与影响因素间因果关系的分析，利用MATLAB中的NeuralNerworkToolbox仿真环境和BP模型算法建立了用于铸件缺陷分析与控制的神经网络模型，详细论述了模型结构的设计、数据处理、网络初始化、训练与仿真的过程。实践表明，基于MATLAB的铸件缺陷分析与控制模型能有效地提高效率及直观地结果显示，对提高铸件质量及进一步研究具有积极作用。