[发明专利]一种基于BP神经网络的再制造零件环境损耗的计算方法有效
| 申请号： | 201210334959.X | 申请日： | 2012-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN102880908A | 公开（公告）日： | 2013-01-16 |
| 发明（设计）人： | 乌焕涛;马宁;陈源;叶福兴 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 温国林 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于BP神经网络的再制造零件环境损耗的计算方法，(1)获取被测零件，将对被测零件有影响的再制造工艺参数的值作为检测数据；(2)根据归一化处理后检测数据建立误差反向传播神经网络模型；(3)对误差反向传播神经网络模型进行训练和测试，当误差小于误差阈值，执行步骤(4)；否则，继续进行训练和测试，直到迭代次数达到预设次数时，误差也没有小于误差阈值时，流程结束；(4)利用第二部分数据来检验网络，判断误差反向传播神经网络模型是否满足匹配率要求，如果是，执行步骤(5)；如果否，执行步骤(3)；(5)将实际再制造零件的检测数据输入到满足匹配率要求的误差反向传播神经网络模型中，预测环境损耗。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bp 神经网络 制造 零件 环境 损耗 计算方法 | ||
【主权项】：
一种基于BP神经网络的再制造零件环境损耗的计算方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)获取被测零件，将对被测零件有影响的再制造工艺参数的值作为检测数据，并对检测数据进行‑1和+1之间的归一化处理，获取归一化处理后检测数据；(2)根据归一化处理后检测数据建立误差反向传播神经网络模型；(3)对所述误差反向传播神经网络模型进行训练和测试，当误差小于误差阈值时，执行步骤(4)；否则，继续进行训练和测试，直到迭代次数达到预设次数时，误差也没有小于所述误差阈值时，流程结束；(4)利用第二部分数据来检验网络，判断所述误差反向传播神经网络模型是否满足匹配率要求，如果是，执行步骤(5)；如果否，执行步骤(3)；(5)将实际再制造零件的检测数据输入到满足匹配率要求的误差反向传播神经网络模型中，预测环境损耗。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津大学，未经天津大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201210334959.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
