基于神经网络的车身零件检具概念设计
采用人工神经网络进行车身覆盖件检具概念设计，以检测特征的7个分量作为神经网络的输入，以检具类型分量作为输出，对构成的神经网络用生产中的100个实例作为样本进行训练，达到误差平方和小于0.001的目标，得到检具概念设计神经网络模型，并通过车身一零件检具概念设计为例验证了该方法的有效可行，从而达到在一族相似零件的众多检具概念设计方案中进行优选的目的。
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