[发明专利]基于神经网络的焊接工艺参数推荐方法、装置及机器人有效
| 申请号： | 201811207555.8 | 申请日： | 2018-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN109472358B | 公开（公告）日： | 2021-10-19 |
| 发明（设计）人： | 褚英昊;秦诗玮;赵辛;赵紫州 | 申请（专利权）人： | 深圳市微埃智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳卓正专利代理事务所(普通合伙) 44388 | 代理人： | 万正平 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于神经网络的焊接工艺参数推荐方法、装置及机器人，方法包括：获取焊接经验场景信息和焊接经验工艺参数信息，并进行归一化处理，分别作为样本输入数据和样本输出数据；建立神经网络，确定神经网络的输入层神经元数量、隐藏层数量以及输出层神经元数量；根据所述样本输入数据和样本输出数据，采用反向传播算法确定神经网络的权重值和偏差值，对所述神经网络进行训练；获取焊接目标场景参数，并输入至训练后的神经网络，输出焊接目标工艺参数；通过神经网络来学习焊接场景参数与焊接工艺参数之间的映射关系，可以有效应对数据库中没有历史记录的场景，满足多变焊接场景的焊接控制需求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 焊接 工艺 参数 推荐 方法 装置 机器人 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的焊接工艺参数推荐方法，其特征在于，包括：获取焊接经验场景信息和焊接经验工艺参数信息，并进行归一化处理，分别作为样本输入数据和样本输出数据；建立神经网络，确定神经网络的输入层神经元数量、隐藏层数量以及输出层神经元数量；根据所述样本输入数据和样本输出数据，采用反向传播算法确定神经网络的权重值和偏差值，对所述神经网络进行训练；获取焊接目标场景参数，并输入至训练后的神经网络，输出焊接目标工艺参数。
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