10.3969/j.issn.1009-3044.2010.32.061
基于BP神经网络的特征识别
特征识别是从零件模型中获取相关特征信息,这些特征信息是CAPP的基础,也是实现CAPP和CAD集成的关键.由于零件模型包含的特征种类繁多,特别是特征之间存在交叉,使得特征识别的难度较大.该文论述了一种基于BP神经网络的特征识别方法,探讨了如何将特征表示为神经网络的输入表达式,如何确定神经网络神经元的维数,以及利用该神经网络进行特征识别的方法.实验实例证明了该文方法的有效性,从而为特征识别和维护提供了一种新的有效方法.
特征识别、BP神经网络、B-rep模型
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TP18(自动化基础理论)
2011-01-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
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