机械设计与研究 ›› 2009, Vol. 25 ›› Issue (06): 18-21.doi: 10.13952/j.cnki.jofmdr.a2323
薄瑞峰;李瑞琴;
发布日期:
2020-07-26
Published:
2020-07-26
摘要: 利用学习向量量化(LVQ)神经网络具有的强大的非线性运算和相似特征聚类功能,提出了一种机构选型的决策方法。设计者只需将设计要求模糊量化,转换为特征因素集输入训练好的神经网络,即可从一组机构中决策出较为满意的一种机构。采用LVQ完成评价决策的推理过程,可以有效解决专家知识表达和积累问题,提高选型结果的合理性,并在一定程度上简化了机构的选型决策过程。实例表明,采用LVQ网络进行机构选型是合适的,相对于BP网络具有更好的模式分类识别特性。
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