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基于灰色理论与BP神经网络的工序质量预测研究
摘要：工序质量预测在质量控制中起着重要的作用,灰色理论GM(1,1)新陈代谢模型及BP人工神经网络技术在预测领域较为广泛地得到应用,尽管具有常规预测方面无法比拟的优势,但均有各自的局限性,因此提出了基于灰色理论与BP神经网络相结合的工序质量预测方法.在充分利用两者在预测领域的优势基础上建立了综合质量预测模型,实例计算表明该预测方法是可行的. 作者： 王秋明[1] 刘科成[2] 高慧颖[3] Author： WANG Qiu-ming[1] LIU Ke-cheng[2] GAO Hui-ying[3] 作者单位： 北京理工大学,管理与经济学院,北京,100081;中国科学院,微电子研究所,北京,100029北京理工大学,管理与经济学院,北京,10008;Informaties Research Centre,University of Reading,Reading,Berkshire,UK北京理工大学,管理与经济学院,北京,100081 期 刊： 北京理工大学学报 ISTICEIPKU Journal： TRANSACTIONS OF BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY 年，卷(期)： 2011, 31(2) 分类号： N949 关键词： 灰色系统 神经网络 工序质量 残差 质量预测 机标分类号： TP3 X70 机标关键词： 灰色理论 人工神经网络技术 工序质量 预测研究 BP Neural Networks Grey Theory Based Quality 质量预测模型 预测方法 新陈代谢模型 质量控制 优势 局限性 计算表 综合 基础 比拟 基金项目： 国家自然科学基金 基于灰色理论与BP神经网络的工序质量预测研究[期刊论文] 北京理工大学学报 --2011, 31(2)王秋明 刘科成 高慧颖工序质量预测在质量控制中起着重要的作用,灰色理论GM(1,1)新陈代谢模型及BP人工神经网络技术在预测领域较为广泛地得到应用,尽管具有常规预测方面无法比拟的优势,但均有各自的局限性,因此提出了基于灰色理论与BP神经网...【基于灰色理论与BP神经网络的工序质量预测研究】相关文章：
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