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为有效地进行刀具状态模式识别,以端面铣刀为研究对象,采用蚁群算法对铣削力信号进行研究分析,提出一种可用于刀具状态识别的特征选择方法。该方法将特征选择过程转化成蚁群算法中蚂蚁寻找最优路径的过程,给出了转移概率公式,并运用Fisher标准判别率作为启发信息,同时将每次搜索得出的最优特征子集输入BP神经网络进行模式识别,得到的正确率整合进信息素更新策略。另外,改进了蚁群算法参数选择方法。实验结果表明,该方法可以高效地进行特征优化选择,进而使模式识别正确率较未经特征选择时得到显著提高。 相似文献
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使用MATLAB软件,利用Lingo语言的非线性规划优点,通过Java编写的GUI来解决铁塔角钢下料的多参数优化问题,最后利用层次分析法来评价模型的多次优化结果,提供给生产决策者角钢的最优切割方法以配合生产加工以提高原料利用率。通过接收原料长度、需求长度与数量、切缝宽度四个模型基本参数,该方法计算出切割模式、种类、根数三个约束条件的上下界,自动生成格式化的可查看与编辑的Lingo程序并计算出最优决策结果。方法的多次运算结果表明,其可适用于同类型情况下全局最优下料结果的计算。 相似文献
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