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主成分分析结合神经网络技术在焊接质量控制中的应用
被引:13
作者
:
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杨海澜
蔡艳
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上海交通大学材料科学与工程学院
蔡艳
陈庚军
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上海交通大学材料科学与工程学院
陈庚军
吴毅雄
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上海交通大学材料科学与工程学院
吴毅雄
机构
:
[1]
上海交通大学材料科学与工程学院
来源
:
焊接学报
|
2003年
/ 04期
关键词
:
主成分分析;
神经网络;
BP算法;
质量控制;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
:
摘要
:
介绍了主成分分析方法及人工神经网络技术在相关因素分析和质量控制的建模与估计中的应用。以大电流MAG焊熔宽控制为例 ,通过对 6个焊接过程参数进行主成分分析 ,提取出影响熔宽的 4个主要因素。讨论了提取的主成分与原始过程参数间的关系。以主成分得分作为新的训练样本集 ,送入神经网络进行计算。结果表明 ,基于主成分分析的神经网络无论在收敛速度 ,还是在训练精度上 ,都远远优于基本BP神经网络。
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