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基于灰色理論與BP神經網絡的工序質量預測研究
摘要：工序質量預測在質量控制中起著重要的作用,灰色理論GM(1,1)新陳代謝模型及BP人工神經網絡技術在預測領域較為廣泛地得到應用,盡管具有常規預測方面無法比擬的優勢,但均有各自的局限性,因此提出了基于灰色理論與BP神經網絡相結合的工序質量預測方法.在充分利用兩者在預測領域的優勢基礎上建立了綜合質量預測模型,實例計算表明該預測方法是可行的. 作者： 王秋明[1] 劉科成[2] 高慧穎[3] Author： WANG Qiu-ming[1] LIU Ke-cheng[2] GAO Hui-ying[3] 作者單位： 北京理工大學,管理與經濟學院,北京,100081;中國科學院,微電子研究所,北京,100029北京理工大學,管理與經濟學院,北京,10008;Informaties Research Centre,University of Reading,Reading,Berkshire,UK北京理工大學,管理與經濟學院,北京,100081 期 刊： 北京理工大學學報 ISTICEIPKU Journal： TRANSACTIONS OF BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY 年，卷(期)： 2011, 31(2) 分類號： N949 關鍵詞： 灰色系統 神經網絡 工序質量 殘差 質量預測 機標分類號： TP3 X70 機標關鍵詞： 灰色理論 人工神經網絡技術 工序質量 預測研究 BP Neural Networks Grey Theory Based Quality 質量預測模型 預測方法 新陳代謝模型 質量控制 優勢 局限性 計算表 綜合 基礎 比擬 基金項目： 國家自然科學基金 基于灰色理論與BP神經網絡的工序質量預測研究[期刊論文] 北京理工大學學報 --2011, 31(2)王秋明 劉科成 高慧穎工序質量預測在質量控制中起著重要的作用,灰色理論GM(1,1)新陳代謝模型及BP人工神經網絡技術在預測領域較為廣泛地得到應用,盡管具有常規預測方面無法比擬的優勢,但均有各自的局限性,因此提出了基于灰色理論與BP神經網...【基于灰色理論與BP神經網絡的工序質量預測研究】相關文章：
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