離散制造業(yè)在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占有重要地位,對(duì)我國(guó)的綜合實(shí)力影響巨大。車間作為離散制造企業(yè)的傳統(tǒng)的成本中心以及新的利潤(rùn)中心,在離散制造企業(yè)發(fā)展的過(guò)程中扮演著關(guān)鍵角色,在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的今天,一個(gè)與車間生產(chǎn)契合的智能制造系統(tǒng)的重要性不言而喻。目前針對(duì)離散車間智能制造系統(tǒng)的評(píng)價(jià)主要是從生產(chǎn)效率,制造柔性等方面,從系統(tǒng)全局角度的考察較少,并且評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)方法存在一定局限性。鑒于此,論文構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的評(píng)價(jià)模型,以期為系統(tǒng)的評(píng)價(jià)離散車間智能制造系統(tǒng)提供理論參考。首先,構(gòu)建離散車間智能制造系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。在綜合分析離散車間智能制造系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和一般運(yùn)行過(guò)程的基礎(chǔ)上,從基礎(chǔ)資源,產(chǎn)品制造以及系統(tǒng)信息三個(gè)維度初步建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,逐一分析評(píng)價(jià)體系中定性指標(biāo)的定量化度量方法以及定量指標(biāo)的計(jì)算公式,由于存在冗余現(xiàn)象,利用粗糙集屬性約簡(jiǎn)方法進(jìn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)體系優(yōu)化。其次,建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離散車間智能制造系統(tǒng)的評(píng)價(jià)模型。設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu),運(yùn)用試湊法確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù),根據(jù)評(píng)價(jià)對(duì)象的特點(diǎn)選擇隱含層以及輸出層的傳遞函數(shù),分析傳統(tǒng)的BP算法存在的缺點(diǎn)并選取合適的優(yōu)化算法,結(jié)合MATLAB仿真工... 

【文章來(lái)源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：80 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

誤差下降趨勢(shì)

合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)術(shù)碩士研究生學(xué)位論文 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對(duì)系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)的學(xué)習(xí)結(jié)果包含預(yù)測(cè)值如圖 4.7 所示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的軌跡基本擬合，預(yù)測(cè)結(jié)果較為接近。

圖 4.8 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差Fig4.8 Network training error文在完成離散車間智能制造系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)之后，分別對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練，最終得到網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果的誤差圖如

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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