基于灰色理论与BP神经网络的工序质量预测研究  被引量:17

Research of Procedure Quality Forecast Based on the Grey Theory and BP Neural Networks

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作  者:王秋明[1,2] 刘科成[1,3] 高慧颖[1] 

机构地区:[1]北京理工大学管理与经济学院,北京100081 [2]中国科学院微电子研究所,北京100029 [3]Informatics Research Centre,University of Reading,Reading,Berkshire,UK

出  处:《北京理工大学学报》2011年第2期249-252,共4页Transactions of Beijing Institute of Technology

基  金:国家自然科学基金资助项目(60672180)

摘  要:工序质量预测在质量控制中起着重要的作用,灰色理论GM(1,1)新陈代谢模型及BP人工神经网络技术在预测领域较为广泛地得到应用,尽管具有常规预测方面无法比拟的优势,但均有各自的局限性,因此提出了基于灰色理论与BP神经网络相结合的工序质量预测方法.在充分利用两者在预测领域的优势基础上建立了综合质量预测模型,实例计算表明该预测方法是可行的.Forecasting of procedure quality plays an important role in quality control.The GM(1,1) model in grey theory and BP artificial neural networks have been applied in the field of forecasting widely.Although each of above two methods has advantages over traditional forecasting methods,they have their disadvantages respectively.The method of forecasting procedure quality based on the combination of grey theory and BP artificial neural networks is proposed in this article.After analyzing and utilizing the superiority of both,the integrated model to forecasting procedure quality is established.The example illustrates that the proposed method for forecast is feasible.

关 键 词:灰色系统 神经网络 工序质量 残差 质量预测 

分 类 号:N949[自然科学总论—系统科学]

 

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