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基于机器学习的智能制造系统评价模型与算法

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-25页
    1.1 课题研究背景及研究意义第11-12页
        1.1.1 课题研究背景第11-12页
        1.1.2 课题研究目的和意义第12页
    1.2 国内外研究现状第12-21页
    1.3 课题研究内容和技术路线第21-25页
        1.3.1 研究内容第21-22页
        1.3.2 技术路线第22-24页
        1.3.3 课题创新点第24-25页
第2章 课题相关理论及关键技术研究第25-43页
    2.1 神经网络原理及应用第25-28页
    2.2 SeqGAN生成对抗网络原理及应用第28-32页
        2.2.1 GAN生成对抗网络原理及应用第28-30页
        2.2.2 SeqGAN生成对抗网络原理及应用第30-32页
    2.3 多目标GA原理及应用第32-35页
    2.4 SeqGAN-GABP算法原理及应用第35-39页
        2.4.1 BP神经网络原理及应用第35-38页
        2.4.2 GABP神经网络原理及应用第38-39页
        2.4.3 SeqGAN-GABP算法原理及应用第39页
    2.5 SeqGAN-Elman算法原理及应用第39-41页
        2.5.1 Elman算法原理及应用第39-41页
        2.5.2 SeqGAN-Elman算法原理及应用第41页
    2.6 基于神经网络的智能制造系统评价可行性分析第41-42页
        2.6.1 神经网络建模可行性分析第41页
        2.6.2 遗传算法优化神经网络可行性分析第41-42页
    2.7 本章小结第42-43页
第3章 智能制造系统评价体系设计第43-57页
    3.1 输入特征目标分析第43页
    3.2 智能制造评价体系分析第43-45页
    3.3 智能制造评价体系详细设计第45-50页
        3.3.1 考察维度设计第45-46页
        3.3.2 评价指标设计第46页
        3.3.3 测量指标及方法设计第46-50页
    3.4 样本数据调研第50页
        3.4.1 企业调研问卷设计第50页
        3.4.2 调研企业清单第50页
    3.5 生成对抗网络扩充样本数据第50-55页
    3.6 本章小结第55-57页
第4章 智能制造系统评价神经网络建模第57-91页
    4.1 评价模型构建流程第57-58页
    4.2 神经网络选择第58-59页
        4.2.1 机器学习模式选择第58-59页
        4.2.2 网络类型选择第59页
    4.3 神经网络模型算法第59-65页
        4.3.1 GABP神经网络建模与训练第59-63页
        4.3.2 Elman神经网络建模与训练第63-65页
    4.4 神经网络设计第65-73页
        4.4.1 网络性能指标设计第65-66页
        4.4.2 网络配置设计第66-70页
        4.4.3 优化算法设计第70-72页
        4.4.4 输出设计第72页
        4.4.5 建模与编码第72-73页
    4.5 神经网络训练与优化第73-81页
        4.5.1 基于 AHP/FCE 的噪声数据分析第73-77页
        4.5.2 输入数据预处理第77-78页
        4.5.3 网络训练第78-79页
        4.5.4 正交实验设计第79-81页
    4.6 智能制造系统评价与分析第81-90页
        4.6.1 网络模型性能评价与比较第81-86页
        4.6.2 智能制造系统调研企业整体分析第86-87页
        4.6.3 智能制造系统评价横向分析第87-90页
    4.7 本章小结第90-91页
第5章 智能制造系统评价企业实例应用第91-105页
    5.1 BS公司概况第91页
    5.2 特征数据预处理与输入第91-98页
        5.2.1 特征数据获取第91-93页
        5.2.2 噪声数据分析第93-97页
        5.2.3 特征数据输入第97-98页
    5.3 模型输出与分析第98-103页
        5.3.1 网络模型性能评价与比较第98-102页
        5.3.2 BS公司智能制造系统评价横向分析第102-103页
    5.4 BS公司智能制造整体规划第103-104页
    5.5 本章小结第104-105页
第6章 结论与展望第105-107页
    6.1 结论第105页
    6.2 展望第105-107页
附录A第107-111页
附录B第111-115页
附录C第115-116页
附录D第116-121页
附录E第121-123页
附录F第123-125页
参考文献第125-131页
致谢第131页

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