摘要
本文采用基于神经网络与遗传算法的一种混合结构即神经网络—遗传算法,解决锡膏印刷制程中的参数优化的问题。神经网络用于创建输入———输出映射,遗传算法用于优化。最终,可以根据不同的优化标准,来获得不同的最优制程参数。
In this research, a Al - method based on Neural Networks and Genetic Algorithms is used to determine the best process parameter in solder paste printing process. A method based on Neural networks will be used to create input - output mapping for the desired task, genetic algorithms will be used as an optimization tool. Various optimization criteria can be used by the engineers to determine the best process parameters,
出处
《河南机电高等专科学校学报》
CAS
2005年第3期15-16,24,共3页
Journal of Henan Mechanical and Electrical Engineering College
关键词
神经网络
遗传算法
锡膏印刷
genetic algorithm
neural networks
solder paste printing process
作者简介
李俊基（1972-），男，讲师．硕士，研究方向：控制理论与控制工程。
