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题名铝合金活塞杆关键数据挖掘方法优化研究
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作者
邓曦辉
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机构
晋中学院信息技术与工程学院
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出处
《世界有色金属》
2016年第12S期50-51,共2页
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文摘
将数据挖掘技术和神经网络系统有机地运用到铝合金活塞杆,使铝合金活塞杆关键数据挖掘模型有了更广泛的应用,对于铝合金活塞杆的开发具有重大意义。本文提出一种新的数据挖掘方法,它是以改进的神经网络系统为基础,将其应用到铝合金活塞杆关键数据挖掘系统中,研究模型被构建通过三级倒立控制方法的运用,我们把遗传算法模型与神经网络系统有机地结合,使空间搜索能力得到大幅度提升。仿真实验表明,通过一些列的实验对比,新的铝合金活塞杆关键数据挖掘研究方法优势明显,操作精度高以及可控性良好是它的两大主要优点,这就解决了传统方法铝合金活塞杆关键数据挖掘精度低、流程复杂、可控性差的问题。
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关键词
数据挖掘
神经网络系统
铝合金活塞杆
三级倒立
遗传算法
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Keywords
data mining
Neural network system
Aluminum alloy piston rod
three level inverted
genetic algorithm
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分类号
TG146.21
[一般工业技术—材料科学与工程]
TP311.13
[金属学及工艺—金属材料]
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