基于小波网络的机械产品性能模糊综合评价  被引量:2

Fuzzy Synthetic Evaluation for Performance of Mechanical Products Based on Wavelet Neural Networks

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作  者:吴翔[1] 毛伟军[1] 李刚炎[1] 

机构地区:[1]武汉理工大学机电工程学院,武汉430070

出  处:《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》2005年第5期788-790,共3页Journal of Wuhan University of Technology(Transportation Science & Engineering)

基  金:国家教育部高校博士点专项科研项目基金资助(批准号:20020497009)

摘  要:运用模糊化的小波神经网络进行综合评价的原理和方法,所有权重指标均通过自学习获得,使得模糊综合评价中指标权重的确定更为客观准确.结合具体机械产品“电磁缓冲制动器”阐述了小波神经网络方法在机械产品性能综合评价中的应用,并建立了相应的评价系统.实验表明,该方法做出的综合评价是科学、有效的.The fuzzy synthetic evaluation method based on wavelet neural networks is studied. All the weights used in the method are gained by self-study, so the result is much more objective than common fuzzy synthetic evaluation methods. It is applied to the evaluation of a mechanical product, namely the eddy current retarder, and the evaluating system is established. Experiments show that the method is stable and reliable, and it can be used in some correlative research domain.

关 键 词:小波神经网络 综合评价 模糊量化 

分 类 号:TH123[机械工程—机械设计及理论]

 

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