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将BP神经网络引入到对焊缝成形信息进行预测,并在此基础上设计逆向神经网络模型,通过控制焊接工艺参数,达到实现预期焊缝形状的目的.通过比较发现神经网络的预测精度较高,同时其反向控制系统可以对焊接工艺参数予以实时监控,实现预期控制目标.由此得出结论:神经网络在工业控制领域的应用范围广阔,前景可观.
人工神经网络在工业控制领域中的应用
【摘 要】
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将BP神经网络引入到对焊缝成形信息进行预测,并在此基础上设计逆向神经网络模型,通过控制焊接工艺参数,达到实现预期焊缝形状的目的.通过比较发现神经网络的预测精度较高,同
【机 构】
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湖南科技大学
【出 处】
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湘潭师范学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2005年2期
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