人工神经网络方法通过大量的样本学习和训练,能够对实际问题进行最佳逼近。在分析煤层界面建模数据的基础上,设计插值煤层界面的人工神经网络结构。利用Matlab的神经网络工具箱建立对煤层界面插值的人工神经网络模型。以某矿的钻孔数据为样本对人工神经网络进行训练,实现了对煤层界面网格的插值;通过Matlab实现了对煤层界面的插值结果的三维显示。
采用神经网络技术将电弧焊工艺参数与焊缝高和熔深之间复杂的非线性关系转化为一个线性优化问题,解决了电弧焊工艺参数与焊缝高和熔深之间定量关系难以表达的问题。采用Matlab神经网络工具箱的图形用户界面GU(IGraphical User Interfaces)能够方便的创建BP网络,然后用实验数据对BP网络进行训练,训练好的BP网络就可用于电弧焊工艺参数优化。
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