三种用于加工特征识别的神经网络方法综述

加工特征自动识别技术是智能化设计与制造的关键支撑,已有的实用性算法普遍存在学习能力差、识别范围有限和识别速度慢等共性问题。神经网络方法在计算机视觉和模式识别领域获得了巨大成功,其自学习与自适应能力和高速计算等优势也已在加工特征识别中得到初步的展现。对加工特征识别中具有应用潜力的三种不同的神经网络方法进行了研究,剖析了神经网络识别加工特征中的预处理与编码和神经网络结构设计等关键性问题,分析了不同神经网络方法的异同点,总结了当前神经网络识别加工特征的发展方向,为相关领域的研究提供一定的理论指导与技术支持。