基于神经网络的零件信息输入技术在蜗轮蜗杆CAPP中的应用

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随着计算机软硬件及信息处理技术的发展,图形扫描及识别技术输入方法在CAPP系统中得到日益广泛的应用.通过对CAPP系统零件信息描述与输入方法的分析,提出了基于特征的蜗轮蜗杆信息描述方法.零件信息经扫描仪扫描输入计算机后,经过模式识别提取特征向量,然后加载神经网络学习训练.神经网络具有模拟人类形象思维的特点,兼有学习、记忆的功能,将相似零件进行更详细分类,然后根据特征的描述方法检索类型文件.
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