基于遗传算法BP神经网络的零件图特征识别
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TP391.41

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重庆市科技攻关项目(CSTC.2004AC2018),重庆市自然科学基金项目(8647)


Features Recognition of Parts Drawing Based on BP Neural Network of Genetic Algorithms
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    摘要:

    研究用多层BP神经网络识别二维零件图的形状特征信息。利用遗传算法加快BP神经网络的收敛速度。提出零件图扩展属性矩阵的概念及求法,对AutoCADR 2000进行二次开发,完善了我们开发的二维回转类零件图特征识别和提取系统,具有一定的理论和实用价值。

    Abstract:

    This paper gives a new approach to solve the problem of features recognition of parts drawing form by means of multi - layers BP neural network. The concept and arithmetic of expanding property matrix of parts drawing are brought forward. A feature recognition and extraction system of 2D revolving parts drawing is developed by means of secondary development of AutoCAD R2000. These works have high theoretical and practical value.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张建勋 洪沙.基于遗传算法BP神经网络的零件图特征识别[J].土木与环境工程学报(中英文),2005,27(3):93-97. Zhang JianXun;Hong Sha. Features Recognition of Parts Drawing Based on BP Neural Network of Genetic Algorithms[J]. JOURNAL OF CIVIL AND ENVIRONMENTAL ENGINEERING,2005,27(3):93-97.10.11835/j. issn.1674-4764.2005.03.036

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  • 收稿日期:2005-02-22
  • 最后修改日期:2005-02-22
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