| 焊接质量控制的主成分分析人工神经网络 |
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| 引用本文： | 杨海澜,吴毅雄. 焊接质量控制的主成分分析人工神经网络[J]. 上海交通大学学报, 2003, 37(10): 1536-1539 |
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| 作者姓名： | 杨海澜 吴毅雄 |
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| 作者单位： | 上海交通大学,焊接工程研究所,上海,200030 |
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| 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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| 关 键 词： | 焊接 质量控制 主成分分析 人工神经网络 BP算法 |
| 文章编号： | 1006-2467(2003)10-1536-04 |
| 修稿时间： | 2002-10-25 |
Artificial Neural Networks Based on Principal Component Analysis for Arc Welding Quality Control |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | welding quality control principal component analysis (PCA) artificial neural networks (ANN) BP algorithm |
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