10.16413/j.cnki.issn.1007-080x.2015.10.002
基于图和神经网络的数控加工特征识别
特征识别技术是CAD/CAPP/CAM集成的关键技术之一.针对现有特征识别方法的缺点,提出了一种基于属性邻接图和神经网络的加工特征识别方法.该方法采用属性邻接图的方法对产品数据交换标准(standard for the exchange of product model data,STEP)文件进行预处理,生成神经网络的输入矢量,同时用遗传算法对BP神经网络进行了优化;最后采用了一个实例对该方法进行了说明.通过仿真验证了该方法在特征识别中的有效性,为特征识别提供了一种新方法.
特征识别、属性邻接图、神经网络、STEP文件
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2015-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
7-11,37
