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刘振凯
作品数:
32
被引量:247
H指数:9
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西安交通大学机械工程学院先进制造技术研究所
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基于神经网络专家系统的电机智能CAD研究
被引量:6
1996年
应用专家系统进行电机智能CAD,存在着知识获取瓶颈和推理过程中的匹配冲突、组合爆炸、无穷递归等问题。本文研究了神经网络专家系统的基本原理,即知识的神经网络表示方法、推理机制和知识获取。针对电机设计的特点,提出了一种智能CAD神经网络专家系统的结构。
刘振凯
贵忠华
蔡青
关键词:
电机
CAD
神经网络
专家系统
工程设计智能混合系统
被引量:1
1999年
专家系统和神经网络各自都在工程设计中获得了成功的应用,但又存在着各自的不足。因此,把二者结合起来建立智能混合系统应用于工程设计,就成了智能CAD的一个研究热点。本文研究了工程设计智能混合系统,提出了IHSED的简单结构、一般结构和黑板结构。
刘振凯
贵忠华
卢秉恒
关键词:
工程设计
智能CAD
专家系统
神经网络
Holonic制造系统:基本概念与参考结构
被引量:8
2000年
:Holonic制造系统 (HMS)是 IMS计划中提出的一种新一代制造系统 ,其特点是具有分布式控制结构以及自治和协作的构造模块—— holon。文中介绍了 holon产生的背景、HMS的基本概念 ,并研究了 HMS的参考结构 ,并对 HMS进行展望、指出尚需进一步研究的问题。
贵忠东
刘振凯
关键词:
HOLONIC制造系统
自治
参考结构
智能CAD人工神经网络专家系统的模型和结构
被引量:16
1997年
针对智能CAD专家系统的局限性,提出人工种经网络专家系统,其中专家系统进行逻辑推理,人工种经网络进行联想、分类和识别等形象思维;研究智能CAD人工种经网络专家系统的模型,并提出几种结构型式;介绍一个电机智能CAD人工种经网络专家系统。
刘振凯
贵忠华
蔡青
关键词:
人工神经网络
专家系统
CAD
前馈神经网络WAFS学习算法
1999年
1.引言前馈神经网络是目前应用最广的一种神经网络,其学习算法是由Rumelhart等人于1986年提出的反向传播(Back Propagation,BP)算法,故这种神经网络也常被称为BP神经网络。人们对前馈神经网络学习算法的研究,以前主要着重对各层之间联接权值优化的研究。
刘振凯
贵忠华
蔡青
关键词:
前馈神经网络
WAFS
学习算法
一种新的电力变压器优化设计方法——改进正交试验法
被引量:9
1993年
阐述了一种迅速有效的优化方法——改进正交试验法,它对处理电力变压器优化设计这样的离散规划或混合离散规划问题十分有效。计算实例表明,它能迅速找到电力变压器设计时的全局最优点或近似全局最优点。
丁梵林
刘振凯
关键词:
电力变压器
正交试验
基于神经网络结构学习的知识求精方法
被引量:19
1999年
知识求精是知识获取中必不可少的步骤.已有的用于知识求精的KBANN(know ledge based artificialneuralnetw ork)方法,主要局限性是训练时不能改变网络的拓扑结构.文中提出了一种基于神经网络结构学习的知识求精方法,首先将一组规则集转化为初始神经网络,然后用训练样本和结构学习算法训练初始神经网络,并提取求精的规则知识.网络拓扑结构的改变是通过训练时采用基于动态增加隐含节点和网络删除的结构学习算法实现的.
刘振凯
贵忠华
蔡青
关键词:
神经网络
知识获取
轿车车身 CAD 中的曲面品质分析方法
被引量:14
1998年
曲面品质分析方法在轿车车身CAD中具有重要的地位。本文介绍了在车身CAD中常用的反射线法、等照度线法和两种新方法——高光线法和焦点曲面法,分析了它们的原理并介绍了它们在车身CAD中的应用,目的在于推动我国在这方面的研究。
贵忠华
刘振凯
严新民
关键词:
轿车车身
曲面
CAD
电机设计智能混合系统的研究
被引量:3
1998年
根据电机设计的特点和专家系统的局限性,提出并建立了电机设计智能混合系统EMDIS。在该系统中,提出了用基于神经网络的类比法确定电机的主要尺寸和基于神经网络的电机设计经验知识表示方法。EMDIS采用黑板结构,共有三种知识源,即基于规则的知识源、神经网络知识和程序知识源。其中神经网络知识源用于进行联想、类比和表示经验知识,基于规则的知识源用于电磁设计方案调整中的逻辑推理,程序知识源用于进行性能计算和优化设计。实例表明EMDIS是成功的。
刘振凯
蔡青
丁梵林
关键词:
电机
优化设计
智能化
CAD
层去图象法反求测量系统的标定
被引量:6
1999年
在层去图象法测量系统中,物体的空间坐标与截面图象坐标之间存在着复杂的非线性映射关系。如果采用完全理想条件和线性几何失真方法来标定系统,则会影响测量精度。本文提出了一种基于神经网络的标定方法,显著地提高了测量系统的精度。
陈剑虹
刘振凯
乔志林
丁玉成
卢秉恒
关键词:
反求工程
神经网络
测量系统
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