【摘 要】
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提出了监测工序加工状况的一种新方法．先对工序的检测数据进行常规统计分析，再通过模糊综合判别方法自动判别工序的稳定性．在计算机上模拟典型样本对建立的神经网络进行训练，然后用于工序状况的模糊判别，提高模糊判别的精确度．用实例对这种方法进行了说明．该方法适用于下一代制造系统（ＮＧＭＳ）中的工序质量控制．
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提出了监测工序加工状况的一种新方法．先对工序的检测数据进行常规统计分析，再通过模糊综合判别方法自动判别工序的稳定性．在计算机上模拟典型样本对建立的神经网络进行训练，然后用于工序状况的模糊判别，提高模糊判别的精确度．用实例对这种方法进行了说明．该方法适用于下一代制造系统（ＮＧＭＳ）中的工序质量控制．
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