【摘 要】
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为提升塑料齿轮玩具工艺参数缺陷预测性能,应用深度学习卷积神经网络技术,提出2个基于深度残差网络的塑料齿轮玩具网络模型,称为模型1、模型2.经仿真分析可知:当批次样本量为
【机 构】
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湖北工业大学工业设计学院,湖北武汉430068
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为提升塑料齿轮玩具工艺参数缺陷预测性能,应用深度学习卷积神经网络技术,提出2个基于深度残差网络的塑料齿轮玩具网络模型,称为模型1、模型2.经仿真分析可知:当批次样本量为8、训练代数为1000时,模型2对体积收缩率、翘曲量的预测误差百分比分别为0.0097％、0.0102％,优于模型1;模型2对塑料齿轮玩具工艺参数体积收缩率、翘曲量预测精确率分别为92.1468％、90.2884％.说明模型2应用深度残差网络可提取多样化、抽象的语义特征,具备较小的预测误差百分比、较高的预测可信度和较高的预测效率.研究结果可为当前塑料齿轮玩具工艺参数预测工作提供一定的参考.
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