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基于BP神经网络的机电产品绿色度评价方法
  • ISSN号:1671-4326
  • 期刊名称:《温州职业技术学院学报》
  • 时间:0
  • 分类:TH122[机械工程—机械设计及理论]
  • 作者机构:无锡开放大学科研与质量控制处,江苏无锡214011
  • 相关基金:无锡市社会事业领军人才资助项目(WX530/2016013)
作者: 乔维德
中文摘要:

绿色度评价直接影响着机电产品的设计、制造、管理及发展.从机电产品制造的能源、资源、环境、经济和技术等属性进行分析,运用层次分析法(AHP)确定机电产品绿色度评价指标体系及其权重,建立机电产品绿色度BP神经网络评价模型,通过粒子群-人工蜂群(PSO-ABC)算法优化训练BP神经网络结构参数.仿真实验表明,该方法评价速度快、准确率高,对于指导机电产品绿色制造具有较好的参考价值.

英文摘要:

Green degree evaluation directly affects design, manufacture, management and development of the mechanical and electronic products. By analyzing the energy, resources, environment, economy, technology, etc. of the mechanical and electrical product manufacturing, and applying analytic hierarchy process (AHP) to determine the green degree evaluation indicator of the mechanical and electrical products and its weight, the research establishes a green degree evaluation model of BP neural network, and optimizes the BP network structure parameters via the particle swarm by artificial swarm algorithm (PSO-ABC) algorithm. Simulation data and experimental results show that this method of evaluation reveals high speed and high accuracy, and is valuable to the green manufacturing of the mechanical and electrical products.

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期刊信息
  • 《温州职业技术学院学报》
  • 主管单位:浙江省教育厅
  • 主办单位:温州职业技术学院
  • 主编:丁金昌
  • 地址:浙江省温州市茶山高教园区温州大学城
  • 邮编:325035
  • 邮箱:jwvtc@163.com
  • 电话:0577-86680067 86680159
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-4326
  • 国内统一刊号:ISSN:33-1276/Z
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 2008年,2011年被评为"中国高职高专核心期刊",2010年被评为"中国高校优秀科技期刊"和"全国高校...,2012年被评为"第五届华东地区优秀期刊"
  • 国内外数据库收录:
  • 中国国家哲学社会科学学术期刊数据库
  • 被引量:2341