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1、大連輕工業(yè)學(xué)院碩士學(xué)位論文神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家診斷系統(tǒng)及瓷器產(chǎn)品質(zhì)量識(shí)別的研究姓名：葉孟蜍申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：機(jī)械設(shè)計(jì)及理論指導(dǎo)教師：金偉20030301英文摘要AbstractInthisthesisIIntroduceallartificialdiagnosissystembasedonBP(backpropagation)neural—networkandexpertsystemFFT(FastFourierTransformlisd
2、oneonaudiosignaltocomputefeatureparametersIemploystatisticsofmaximuminfrequencydomainasfeatureparametersFaultdiagnosisandstatusidentificationaredonebyneural—networkandexpertsystemThissystemisappliedforporcelainqualityide
3、ntificationsuccessfullyNowadays，porcelainenterprisesemploysamplingandeye—detectingtocheckupproductqualityThismethod’saccuracyisnothighAnditnotonlywasteslaborbutalsoincreasescostIcollectaudiosignalsofForcedOscillationandD
4、ampedOscillationafterknockingtheproduct，andcompntethefeatureparametersThen，theartificialneuralnetworkidentifiesporcelainautomaticallyTheneuralnetworkhasthreelayersImprovedlearningalgorithmofBack—Propagation(BP)neuralnetw
5、orkincludes：addingmomentumitem，selectinginitialWeightvalue(～1，1)，standardizinglearningsamples[0，1]，andmodifyinglearningspeedT1adaptivelyExperimentsdemonstratethattheimprovednetworkdecreaseslearningstepsfrom150to30，cutsdo
6、wnlearningtimeanddramaticallyreducestherateofgettingstuckinlocalminimafrom8％toI％ThissystemidentifiesseveralporcelainbowlswithdifferentqualitystatusesSuccessfullyItverifiesthissystem’sreliabilityThissystemcarluseforsimila
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