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1.
针对电子元件在回焊炉中的生产过程,建立机理模型进行分析研究.利用炉温曲线模型随机产生多组生产数据作为输入数据,以峰值温度与超过217.C生产过程用时作为输出数据,建立基于BP神经网络技术的炉温曲线预测模型.同时,在制程界限范围内,利用改进遗传算法进行优化,得到满足最小覆盖面积的最优炉温曲线. 相似文献
2.
从设计参数特征入手分析影响汽车油耗的因素,利用灰关联分析方法,解析了各设计参数对汽车油耗的影响程度,选择其中灰关联度较大的设计参数作为输入数据,综合工况油耗作为输出数据,构建6-5-1层结构的BP神经网络预测模型,并利用遗传算法获得优化后的BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络得到最优值,最后以国内市场340款汽车作为研究样本,进行有效性验证.研究结果表明,模型利用灰关联分析获得影响汽车油耗的主要因素,简化了网络结构;与优化前的BP神经网络相比,具有更高的预测精度和可靠性. 相似文献
3.
列联表分析及在SPSS中的实现 总被引：7，自引：0，他引：7
本文首先介绍了列联表的一致性与独立性检验、相关分析、某些特殊统计量等内容 ,然后说明了上述分析在SPSS9.0中的实现 ,并最终结合实例进行了应用 相似文献