本文選題：注塑模具用零件 + 價格評估　； 參考：《上海交通大學學報》2017年10期

【摘要】：針對諸多通用報價方法在注塑模具用零件價格評估過程中存在的效率與精度等問題,提出了基于反向傳播(Back Propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡的多專家報價模型.利用遺傳算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡權值和閾值抵御隨機參數(shù)引起的局部最優(yōu)解,同時對報價誤差的高斯分布規(guī)律進行分析以確定理想的拓撲結構.通過多專家模型給出的多個報價,提出了價格評估算法篩選合理報價,避免單一模型報價的隨機性.經(jīng)過驗證,該方法有較高的準確性和效率,報價平均誤差約為6.90%.此報價模型降低了傳統(tǒng)報價的難度,并提高了其穩(wěn)定性.
[Abstract]:In order to solve the problems of efficiency and precision in evaluating the price of parts used in injection mould, a multi-expert quotation model based on back propagation (BP) neural network is proposed. The genetic algorithm is used to optimize the weights and thresholds of BP network to resist the local optimal solution caused by random parameters. At the same time, the Gao Si distribution of quotation error is analyzed to determine the ideal topology. Based on the multi-expert model, a price evaluation algorithm is proposed to screen the reasonable quotation to avoid the randomness of the single model. It is proved that the method has high accuracy and efficiency, and the average error of quotation is about 6.90. This model reduces the difficulty of traditional quotation and improves its stability.
【作者單位】： 上海交通大學模具CAD國家工程研究中心;
【分類號】：F274;TP183

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本文編號：1993589