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注塑工艺参数和塑料件质量之间的关联模型常采用神经网络建立,然而训练样本不足将直接影响模型的质量。为了在适量训练样本条件下得到较好的预测模型,对原始样本数据进行信息扩散处理,然后使用神经网络建模。笔者以汽车音响面板为例建立预测模型,确定了最佳工艺参数,证明了该方法的有效性。
信息扩散及神经网络在建立注塑预测模型中的应用
【摘 要】
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注塑工艺参数和塑料件质量之间的关联模型常采用神经网络建立,然而训练样本不足将直接影响模型的质量。为了在适量训练样本条件下得到较好的预测模型,对原始样本数据进行信息
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院
【出 处】
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工程塑料应用
【发表日期】
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2010年3期
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