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通过分析下一代制造系统 (NGMS)对质量数据库的需求 ,提出了网络环境下NGMS质量数据库的体系结构、功能模型和信息的呈现方式 ,介绍了设计和实现方法 ,并着重探讨了网络质量数据库的权限分级控制 . 相似文献
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提出了监测工序加工状况的一种新方法．先对工序的检测数据进行常规统计分析,再通过模糊综合判别方法自动判别工序的稳定性．在计算机上模拟典型样本对建立的神经网络进行训练,然后用于工序状况的模糊判别,提高模糊判别的精确度．用实例对这种方法进行了说明．该方法适用于下一代制造系统（ＮＧＭＳ）中的工序质量控制． 相似文献
3.
在分析了下一代制造系统（ＮＧＭＳ）的产生背景及其特征和构架的基础上，提出下一代制造系统中的质量管理与质量保证信息系统的特征，并将下一代制造系统中的质量管理与质量保证信息系统与传统的质量管理与质量保证信息系统进行了比较．然后提出了基于Ｉｎｔｅｒｎｅｔ和Ｉｎｔｒａｎｅｔ的下一代制造系统中的质量管理与质量保证信息系统的系统框架和底层制造单元级质量信息子系统的具体结构． 相似文献
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下一代制造系统网络性能管理模型 总被引：2，自引：0，他引：2
通过对下一代制造系统网络特点的分析,提出了一种基于Internet的分布式网络管理系统,给出了其核心-基于人工神经网络的网络性能管理专家系统的模型,同时对此模型的核心模块-神经网络模块进行设计,实现网络性能问题的发现和相关原因的分析,并提出优化建议。 相似文献
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提出了一种综合模糊技术与神经网络技术对基于控制图的趋势模式进行自动分类识别的智能方法 .将控制图作为信息图用于趋势模式的提取 ,用模糊化的控制图模式数据构造训练集 ,将训练后的BP神经网络用来对趋势模式进行自动分类识别 .该方法为工序状态异常模式识别提供了一种新的方法 ,提高了工序异常状态分类识别的效率和可靠性 .最后用实例进行了仿真实验 相似文献
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