人工智能化的形雕放電加工

Date Issued
2000
Date
2000
Author(s)
DOI
892212E002065
URI
Abstract
本報告提出對放電波列的自然訊息，進行特徵化 分類以及資料的壓縮，以利電腦分析。藉由自組織特 徵映射網路學習法，文中發展了一可用於辨識放電波 列的特徵，指出目前加工近似於何種狀態的方法。本 研究方法先從樣本學習轉換成各種代表加工狀態的 [W]n 權矩陣。在新的一串波列的分類時，求取串列資 料與已知的各種加工狀態[W]n 的距離，最小距離的 [W]i 即是代表串列資料最接近此一加工狀態。經測試 後，發現此法能客觀的辨識加工狀態。放電波列更多 訊息的提供可對自適應控制（ACO）及模糊控制（FUZZY） 的語意邏輯規則的建立，有進一步的幫助。
Subjects
放電波列分類
特徵辨識
自適應控制
模
糊控制
Publisher
臺北市：國立臺灣大學機械工程學系暨研究所
Type
report
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892212E002065.pdf

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