基于模糊BP神经网络的钢箱梁焊接质量评价方法
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

基金项目:


Evaluation Method of Welding Quality of Steel Box Girder Based on Fuzzy BP Neural Network
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
    摘要:

    针对钢箱梁焊接质量难以判别的问题,提出将智能BP神经网络算法与模糊集合理论相结合的策略,首先对BP神经网络根据实际需求进行建模,进而将BP神经网络预测输出值与模糊理论相结合。最终通过与原始的BP神经网络算法相比较,确定研究提出的模糊BP神经网络算法的优越性和鲁棒性。

    Abstract:

    Aiming at the problem that the welding quality of steel box girder is difficult to judge, this paper proposes a strategy of combining the intelligent BP neural network algorithm with the fuzzy set theory. First, the BP neural network is modeled according to actual needs, and then the BP neural network's predicted output value is combined with the fuzzy set theory. Combine theories. Finally, by comparing with the original BP neural network algorithm, the superiority and robustness of the fuzzy BP neural network algorithm proposed in this paper are determined.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

徐洪飞,咸云飞,吴佰胜.基于模糊BP神经网络的钢箱梁焊接质量评价方法[J].科技与产业,2020,20(12):233-236

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2021-01-03