基于径向基函数神经网络和多岛遗传算法的注射成型质量控制与预测.pdf

"基于径向基函数神经网络和多岛遗传算法的注射成型质量控制与预测" 该论文提出了一种基于径向基函数神经网络和多岛遗传算法的注射成型质量控制与预测方法，以解决现有的多参数、多目标注塑工艺优化应用中存在的实施难度大、求解时间长等缺点。 神经网络模型 在该方法中，使用了径向基函数神经网络（RBF）模型来建立试验因素与优化控制目标之间的关系。径向基函数神经网络是一种常用的神经网络模型，具有良好的泛化能力和高效的学习能力。该模型可以学习和模拟复杂的非线性关系，从而预测注射成型质量。 多岛遗传算法 在该方法中，使用了多岛遗传算法（MIGA）来寻找最优的注塑工艺参数组合。多岛遗传算法是一种高效的优化算法，能够在大规模搜索空间中快速寻找最优解。该算法可以同时进行多目标优化，提高了寻找最优解的速度和准确性。 最优拉丁超立方试验设计 在该方法中，使用了最优拉丁超立方试验设计方法来获得试验样本。该方法可以生成均匀分布的试验样本，减少了试验次数，提高了试验效率。 质量控制与预测 该方法可以实现注射成型质量的控制与预测，减少了寻找最优工艺参数组合的时间，提高了塑件的生产效率。该方法可以广泛应用于塑料加工行业，提高产品质量和生产效率。 深度学习 该方法也涉及到深度学习领域，使用了神经网络模型来学习和模拟复杂的关系。深度学习是一种机器学习方法，能够学习和模拟复杂的非线性关系，提高了模型的泛化能力和准确性。 机器学习 该方法也涉及到机器学习领域，使用了多岛遗传算法和神经网络模型来寻找最优解和预测注射成型质量。机器学习是一种人工智能方法，能够从数据中学习和模拟复杂的关系，提高了模型的泛化能力和准确性。 数据建模 该方法也涉及到数据建模领域，使用了神经网络模型和多岛遗传算法来建立试验因素与优化控制目标之间的关系。数据建模是一种建立数学模型的方法，能够学习和模拟复杂的关系，提高了模型的泛化能力和准确性。 专业指导 该方法可以为塑料加工行业提供专业指导，提高产品质量和生产效率。该方法也可以为研究人员和工程师提供参考，指导他们如何使用神经网络模型和多岛遗传算法来解决复杂的优化问题。