一种基于模糊BP神经网络的玻璃钢化的工艺参数设置方法[CN201410198246.4] - 浙江理工大学

专利申请

2014-05-12
公布公告

2018-07-06
授权日期

2018-07-06
终止

2028-07-03

一种基于模糊BP神经网络的玻璃钢化的工艺参数设置方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN201410198246.4 申请日期： 2014-05-12 专利主类别： G06F17/30 {{ classMap["G06F17/30"] }}

申请人名称：浙江理工大学

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申请人地址：浙江省杭州市下沙高教园区2号大街5号

专利分类项目

G06F17/30 :

G06N3/02 : 采用神经网络模型

C03B27/00 : 玻璃制品的钢化

专利注册信息

初审公告期号	2014-05-12	初审公告日期	2018-07-06
注册公告期号	2018-07-06	注册公告日期	2018-07-06
专用权期限	2018-07-06 - 2028-07-03	专利类型	发明授权
代理组织机构	杭州天勤知识产权代理有限公司查看该机构代理的所有专利

专利介绍

本发明公开了一种基于模糊BP神经网络的玻璃钢化的工艺参数设置方法，该工艺参数设置方法中根据初始样本对BP神经网络进行训练，并将现有的钢化玻璃分为若干类别，利用训练好的BP神经网络获取各个类别的最优工艺参数，并根据所有类别的工艺参数构建工艺数据库，直接判断待钢化玻璃的所属类别，从工艺数据库直接选取该类别对应的工艺参数，利用选择的工艺参数设定待钢化玻璃钢化的工艺参数。本发明中利用BP神经网络，直接获取待钢化玻璃钢化时的最优工艺参数，减小了对人工经验的依赖程度，降低了生产成本，且通过计算机实现，设置精度高，出错率低，有利于提高钢化玻璃的质量，大大提高了生产效率。

法律进度