[发明专利]基于BP神经网络权重优化的案例推理刀具推荐方法在审
| 申请号： | 202111103696.7 | 申请日： | 2021-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN113836409A | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 伊亚聪;郭宏;闫献国;胡孔耀;徐延;吕娜;刘成波 | 申请（专利权）人： | 太原科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06Q10/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 030024 山*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于BP神经网络权重优化的案例推理刀具推荐方法。包括以下步骤：输入加工要求，对刀具案例库的属性进行归一化处理，计算灰色关联系数，然后计算属性权重，属性权重分别采用BWM主观权重和熵值法客观权重并进行线性加权，将属性权重通过BP神经网络进行优化得到更加客观的数据，最后，计算灰色关联度并进行排序，选出最适合的刀具。本发明在案例推理上的权重上进行了优化，指标权重更加客观，提高了检索的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 权重 优化 案例 推理 刀具 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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