人工智能及其在形位公差评定中的应用
根据非线性优化原理,应用人工智能(AI)解决形状误差的评定问题.首先介绍了人工智能(人工神经网络和遗传算法)的基本概念、原理和特点.然后详细论述了二者在误差评定中的实现技术.其中基于ANN的方法主要应用网络的结构(连接权值和节点阈值)记忆问题的信息,从而完成对特定问题的优化;而基于GA的方法模拟自然进化理论(优胜劣汰,适者生存)来达到对最优目标的搜索.在第4部分引用实例对算法进行了检验.实验结果表明人工智能在解决形位公差评定这类非线性问题具有较强的优越性,不仅计算精度高而且效率高.
人工智能 人工神经网络 遗传算法 形位公差
崔长彩 车仁生 黄庆成
哈尔滨工业大学自动化测试与控制系(哈尔滨)
国内会议
全国测量与控制技术在资源节约、环境保护、工业工程、城市智能化中的应用学术会议
北京
中文
99-102
2002-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）