基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量控制研究.pdf

1、近年來，隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)被廣泛的應(yīng)用于非線性系統(tǒng)的建模與辨識。但該網(wǎng)絡(luò)對樣本數(shù)據(jù)有著嚴(yán)格的要求，即樣本數(shù)據(jù)具有致密性、遍歷性和相容性，因而傳統(tǒng)的隨機(jī)抽樣方法無法滿足要求。針對正交試驗法選擇數(shù)據(jù)其分布具有規(guī)律性的特性，本文采用正交試驗法來選擇樣本數(shù)據(jù)，滿足網(wǎng)絡(luò)對樣本數(shù)據(jù)的要求；針對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于模式識別時，網(wǎng)絡(luò)的泛化能力較低，在訓(xùn)練過程中可能陷于局部最小，以及無法確定隱層神經(jīng)元數(shù)問題，將概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2、應(yīng)用于模式識別領(lǐng)域，較好地解決了這些問題。 在案例分析中，以叉車手制動器中的焊接螺母的“牙形瘦”、“爛牙”等問題為研究對象，通過正交試驗法采集樣本數(shù)據(jù)，采用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)對產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測，并將預(yù)測結(jié)果與反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較。比較表明，在質(zhì)量控制的模式識別領(lǐng)域采用正交試驗法采集樣本數(shù)據(jù)，分別用于訓(xùn)練PNN和BP網(wǎng)絡(luò)后發(fā)現(xiàn)，概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測準(zhǔn)確度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，展現(xiàn)了概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在質(zhì)量控制模