離散制造業(yè)在我國經(jīng)濟發(fā)展中占有重要地位,對我國的綜合實力影響巨大。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中心,在離散制造企業(yè)發(fā)展的過程中扮演著關鍵角色,在市場競爭日益激烈的今天,一個與車間生產(chǎn)契合的智能制造系統(tǒng)的重要性不言而喻。目前針對離散車間智能制造系統(tǒng)的評價主要是從生產(chǎn)效率,制造柔性等方面,從系統(tǒng)全局角度的考察較少,并且評價指標體系和評價方法存在一定局限性。鑒于此,論文構建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的評價模型,以期為系統(tǒng)的評價離散車間智能制造系統(tǒng)提供理論參考。首先,構建離散車間智能制造系統(tǒng)的評價指標體系。在綜合分析離散車間智能制造系統(tǒng)結構和一般運行過程的基礎上,從基礎資源,產(chǎn)品制造以及系統(tǒng)信息三個維度初步建立評價指標體系,逐一分析評價體系中定性指標的定量化度量方法以及定量指標的計算公式,由于存在冗余現(xiàn)象,利用粗糙集屬性約簡方法進行評價指標體系優(yōu)化。其次,建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的離散車間智能制造系統(tǒng)的評價模型。設計神經(jīng)網(wǎng)絡模型的結構,運用試湊法確定隱含層節(jié)點數(shù),根據(jù)評價對象的特點選擇隱含層以及輸出層的傳遞函數(shù),分析傳統(tǒng)的BP算法存在的缺點并選取合適的優(yōu)化算法,結合MATLAB仿真工... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

誤差下降趨勢

合肥工業(yè)大學學術碩士研究生學位論文 神經(jīng)網(wǎng)絡針對系統(tǒng)綜合評價的學習結果包含預測值如圖 4.7 所示，神經(jīng)網(wǎng)絡的真實值與預測值的軌跡基本擬合，預測結果較為接近。

圖 4.8 網(wǎng)絡訓練誤差Fig4.8 Network training error文在完成離散車間智能制造系統(tǒng)綜合評價之后，分別對評價指標進行 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡模型的訓練，最終得到網(wǎng)絡訓練結果的誤差圖如

【參考文獻】：
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本文編號：3580534