【摘 要】
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针对传统摩托车设计过程中,设计人员为了找出合乎要求的相似车型,过多依赖经验,主观确定车型属性参数权重的问题,将人工神经网络理论和算法应用于摩托车实例库检索系统的研究
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针对传统摩托车设计过程中,设计人员为了找出合乎要求的相似车型,过多依赖经验,主观确定车型属性参数权重的问题,将人工神经网络理论和算法应用于摩托车实例库检索系统的研究中。通过ART1神经网络实现摩托车实例库的动态聚类,形成聚类模板,再利用前馈（BP）神经网络对模板中的每一实例进行检索。这种方法减小了车型属性权重中主观因素的影响,提高了系统的检索质量与效果,在实际应用中有良好的前景。
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