基于反向传播神经网络的注塑模具用零件报价模型

发布时间：2018-06-08 00:45

  本文选题：注塑模具用零件 + 价格评估　； 参考：《上海交通大学学报》2017年10期

【摘要】：针对诸多通用报价方法在注塑模具用零件价格评估过程中存在的效率与精度等问题,提出了基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的多专家报价模型.利用遗传算法优化BP网络权值和阈值抵御随机参数引起的局部最优解,同时对报价误差的高斯分布规律进行分析以确定理想的拓扑结构.通过多专家模型给出的多个报价,提出了价格评估算法筛选合理报价,避免单一模型报价的随机性.经过验证,该方法有较高的准确性和效率,报价平均误差约为6.90%.此报价模型降低了传统报价的难度,并提高了其稳定性.
[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.
【作者单位】： 上海交通大学模具CAD国家工程研究中心;
【分类号】：F274;TP183

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本文编号：1993589