[发明专利]一种面向STEP-NC2.5D制造特征的智能特征识别方法在审
| 申请号： | 201711434411.1 | 申请日： | 2017-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN108009527A | 公开（公告）日： | 2018-05-08 |
| 发明（设计）人： | 张禹;曾奇峰;木国栋;杨亚飞 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 王丹;李洪福 |
| 地址： | 110169 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向STEP‑NC2.5D制造特征的智能特征识别方法，包括以下步骤：构建基于STEP中性文件的最小子图，主要包括基于STEP中性文件的几何拓扑信息提取和基于边的凹凸性判断的最小子图生成；通过基于混沌遗传算法优化的神经网络进行特征识别。本发明公开的智能特征识别方法将混沌算法、遗传算法与BP人工神经网络算法相结合，克服了BP神经收敛速度慢，容易陷入局部极值的缺陷，能够高效精准智能地识别面向STEP‑NC的2.5D制造特征，对STEP‑NC标准的进一步完善和实施具有积极的参考价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 step nc2 制造 特征 智能 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种面向STEP-NC2.5D制造特征的智能特征识别方法，其特征在于包括以下步骤：步骤100、构建基于STEP中性文件的最小子图，主要包括基于STEP中性文件的几何拓扑信息提取和基于边的凹凸性判断的最小子图生成；步骤200、通过基于混沌遗传算法优化的神经网络进行特征识别。
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