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基于灰色理論與BP神經(jīng)網(wǎng)絡的工序質(zhì)量預測研究
摘要:工序質(zhì)量預測在質(zhì)量控制中起著重要的作用,灰色理論GM(1,1)新陳代謝模型及BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)在預測領(lǐng)域較為廣泛地得到應用,盡管具有常規(guī)預測方面無法比擬的優(yōu)勢,但均有各自的局限性,因此提出了基于灰色理論與BP神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合的工序質(zhì)量預測方法.在充分利用兩者在預測領(lǐng)域的優(yōu)勢基礎(chǔ)上建立了綜合質(zhì)量預測模型,實例計算表明該預測方法是可行的. 作者: 王秋明[1] 劉科成[2] 高慧穎[3] Author: WANG Qiu-ming[1] LIU Ke-cheng[2] GAO Hui-ying[3] 作者單位: 北京理工大學,管理與經(jīng)濟學院,北京,100081;中國科學院,微電子研究所,北京,100029北京理工大學,管理與經(jīng)濟學院,北京,10008;Informaties Research Centre,University of Reading,Reading,Berkshire,UK北京理工大學,管理與經(jīng)濟學院,北京,100081 期 刊: 北京理工大學學報 ISTICEIPKU Journal: TRANSACTIONS OF BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY 年,卷(期): 2011, 31(2) 分類號: N949 關(guān)鍵詞: 灰色系統(tǒng) 神經(jīng)網(wǎng)絡 工序質(zhì)量 殘差 質(zhì)量預測 機標分類號: TP3 X70 機標關(guān)鍵詞: 灰色理論 人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù) 工序質(zhì)量 預測研究 BP Neural Networks Grey Theory Based Quality 質(zhì)量預測模型 預測方法 新陳代謝模型 質(zhì)量控制 優(yōu)勢 局限性 計算表 綜合 基礎(chǔ) 比擬 基金項目: 國家自然科學基金 基于灰色理論與BP神經(jīng)網(wǎng)絡的工序質(zhì)量預測研究[期刊論文] 北京理工大學學報 --2011, 31(2)王秋明 劉科成 高慧穎工序質(zhì)量預測在質(zhì)量控制中起著重要的作用,灰色理論GM(1,1)新陳代謝模型及BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)在預測領(lǐng)域較為廣泛地得到應用,盡管具有常規(guī)預測方面無法比擬的優(yōu)勢,但均有各自的局限性,因此提出了基于灰色理論與BP神經(jīng)網(wǎng)...【基于灰色理論與BP神經(jīng)網(wǎng)絡的工序質(zhì)量預測研究】相關(guān)文章:
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