【摘 要】
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基于神经网络的竞争学习机制,提出了一种新的基于神经网络专家系统的自动化生产过程监控的知识获取理论方法.这种理论方法在故障诊断的知识获取上是通过竞争学习机制来实现的
【机 构】
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西安交通大学机械工程系,西安交通大学机械工程系,西安交通大学机械工程系,西安交通大学机械工程系
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基于神经网络的竞争学习机制,提出了一种新的基于神经网络专家系统的自动化生产过程监控的知识获取理论方法.这种理论方法在故障诊断的知识获取上是通过竞争学习机制来实现的,与以往人们一般较常采用的BP学习算法相比,具有算法简单、易于实现及无需教师进行监督等特点.利用此方法,经在一个铣削加工过程监控系统上进行仿真研究表明:这种理论方法是非常有效的.
Based on the competitive learning mechanism of neural network, a new theory of knowledge acquisition based on neural network expert system for automated production process monitoring is proposed, which is achieved through competitive learning mechanism in knowledge acquisition of fault diagnosis. Compared with BP learning algorithm, which is commonly used by people in the past, it has the characteristics of simple algorithm, easy implementation and no need for teachers to supervise.Using this method, a simulation study on a milling process monitoring system shows that this theoretical method Is very effective.
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