轴类零件设计耦合神经网络的实例分类模型  

Classifying of Cases Model by Means of Neural Network in Design of Axes

作　　者：孙波[1] 陈静[1] 钟建辉 陈桦[1] 

机构地区：[1]陕西科技大学,陕西咸阳712081 [2]中通建设股份有限公司第二分公司,西安710068

出　　处：《轻工机械》2004年第1期69-71,共3页Light Industry Machinery

摘　　要：提出了一种基于神经网络的轴类零件设计实例分类策略 ,建立了实例的三级分类模型 :采用 ART1网络实现实例的二级聚类 ,BP网络实现三级分类。该方法的优点在于求解简单快速 ,效率高以及基于神经网络的分类算法的鲁棒性。A new approach to the neural classifying model of turning parts is presented. The third class classifying model of turning parts is realized. ART1 and BP are introduced to complete the clustering of cases and the recognizing of mode. The advantages of this model are the more effective classifying, the easier knowledge acquisition and the more robust classifying based on neural networks.

关 键 词：轴类零件设计 耦合神经网络 分类模型 ART1网络 BP网络 机械设计 

分 类 号：TH122[机械工程—机械设计及理论]